网络旅游

摘要： 客户端通过 5G、大数据、虚拟现实技术来实现景区资源的实时传输共享,可以做到景区景色实时呈现,带给人们视觉上的 享受。通过佩戴 VR 设备、使用全息投影技术来实现实时的空间跨越的沉浸式旅游体验。足不出户的旅游方式可以排解留守老人的孤独 感和缓解疫情下旅游经济下滑以及弥补上班族、学生等“忙”人群没时间旅游的精神享受。通过科技资源的优化整合,采用新技术来 创设新的旅游体验模式来缓解部分社会问题,实现科技 创新来提升人民生活质量的目标。

摘要： 随着社交网络的普及应用,很多企业开始探索社交电商.旅拼拼提出了"旅游拼团+社交电商"模式,为用户带来有趣、低价的消费体验,满足游客旅途中的社交需求,也为旅游业提供一种全新的发展思路.

摘要： 尽管Airbnb受益于整体网络旅游订购的激增，但其增长受到日益加剧的市场竞争，以及客人担忧安全和保障的阻碍。因此，在对共享住宿的最新预测中，eMarketer降低了对Airbnb使用量的预测。2018年，Airbnb美国用户数量将达到3840万人，比2017年增长13％。去年，eMarketer预计2018年Airbnb将拥有4320万用户。

摘要： 从当前的实际情况来看,中国旅游团购市场在最近几年的发展过程中取得了非常多令人瞩目的成就,但是在这之中越来越多尖锐的问题暴露在公众面前,比如:政府监管有漏洞、网络欺诈使消费者丧失信心、网络团购售后服务不完善。那么旅游企业要想获得更好的发展,需要注意以下几个方面:强化人性化服务、制定有竞争优势的产品策略、良好的客户服务是赢得团购客户支持的关键。

摘要： 目前,世界各国已经在加大互联网的运用,先进的网络科技开始遍布人们的生产与生活中,也正以空前的速度进入旅游业。本文提出了旅游行业电子商务发展的新模式——网络旅游,即游客在登录互联网后,可以访问旅游网站,通过网上的操作就可以对其旅游路线进行合理化的计划,按照自己的交通与住宿需求将信息提交给网站,网站则以消费者的信息做好相应的行程部署。

摘要： ＂互联网＋＂时代的到来是机遇也是挑战,加大供给侧改革力度,使＂互联网＋＂成为引领广东旅游业发展的新引擎,助推广东旅游业再上新台阶,这既有助于推进广东社会经济的均衡发展,整体迈向高收入水平行列,也是广东旅游业主动适应经济发展新常态的重要举措。＂互联网＋旅游＂新业态的形成对广东供给侧改革有助推作用,主要体现在三方面：一是有助于广东供给侧改革政策措施的有效落地;二是有助于推进广东旅游业自身的供给侧改革;

摘要： 1劳动者收到单位发放的到岗通知书并到单位报到,双方劳动关系是否建立？Q：小杨原在一家网络公司工作,后来有一家旅游公司发展网络旅游服务业务,通过猎聘网主动找到小杨。经两轮面试后,小杨收到该公司的录用通知函,小杨即时通过电子邮件回复收到录用通知函,并告知办理了原单位离职手续后就到公司报到。

摘要： 据统计，2016年黄山市“12315”消费者投诉举报中心共受理投诉1371件，涉旅投诉154件，其中网络旅游服务投诉122件，占比涉旅投诉为79．2％。由于相应的法律、法规滞后，如何及时调处网络旅游投诉、查处网络旅游服务违法行为是工商部门急待解决的问题。

摘要： 本发明涉及一种结合At_GRU神经网络与情感词典的旅游评价情感分类方法，用以根据游客对该旅行全程的评价文本实现旅游用户对旅游整体的评价语义分类，包括以下步骤：1)情感特征处理阶段：通过构建复合型旅游专用情感词典对旅游评论中的情感特征进行向量化处理；2)数据预处理阶段：对原始评论文本训练词向量并进行上下文向量拼接，将拼接后的向量与向量化后的情感特征进行融合，作为双向GRU神经网络的输入；3)双向GRU文本语义分类模型阶段：训练双向GRU神经网络并对旅游评价情感进行分类。与现有技术相比，本发明具有精确度高、考虑情感词典的准确度和机器学习的鲁棒性等优点。

摘要： 本发明公开一种基于协同记忆网络的旅游推荐方法，首先使用神经网络将用户与景点进行向量化，然后引入了记忆网络，在记忆网络中采用了注意力机制的方法，最后在预测用户对景点的得分时，将隐因子模型的全局结构信息与记忆网络的局部邻域结构信息进行结合。本发明同时考虑用户的局部邻域结构信息以及景点的局部邻域结构信息，并与隐因子模型的协同过滤方法进行融合，实现了一种基于协同记忆网络的旅游推荐方法，以此达到高准确性和高个性化旅游推荐的目标。

摘要： 本发明公开了一种旅游交互网络平台，包括中央服务系统E、至少一个景区服务系统A、至少一个商家服务系统B、至少一个旅游分销平台D；所述中央服务系统E经网络分别与景区服务系统A、商家服务系统B、旅游分销平台D双向连接；一种旅游交互网络平台的数据交互方法，包括景区旅游营销交互的步骤、用户购买交互的步骤、票据验证交互的步骤和商品退换交互的步骤。有益效果：使各个景区和商家的资源统一备份到数据库，再由交互网络平台通过分销平台发送营销或购票信息至游客，大量节省景区和商家管理的时间成本和人工成本，并且提升了营销推广的精准度。

摘要： 基于5G网络和历史旅游信息的个人定制式国内旅游景区推荐系统及方法,涉及信息管理领域。它包括A个4A级以上景区服务器、票务系统服务器、B个宾馆/酒店服务器、K个用户服务器和推荐服务器；4A级以上景区服务器接入5G网络用于实时在发布和更新该景区的动态信息；票务系统服务器接入5G网络用于记录用户的历史购票信息；宾馆/酒店服务器接入5G网络用于记录用户的历史入住信息；用户服务器接入5G网络用于记录用户的历史旅游数据；推荐服务器(10)接入5G网络用于结合用户的历史旅游信息；本发明填补了5G网络还未在在个人定制式旅游领域中应用的技术空白。并且本发明充分结合了用户的历史旅游数据，开发新的旅游景区，避免重复，用户体验性更好。

摘要： 本发明提供一种基于负熵卷积神经网络的旅游区游客舒适度评价方法，利用了无人机超广角拍摄特性，获取更加精确的图像、声音、温度等环境特征，再通过负熵计算方法，精准的筛选出具备潜力的旅游区图像样本，然后将负熵地域的Gabor变换图像与负熵地域的地层信息、地质背景信息、地形信息在卷积神经网络的padding矩阵填充环节组合，构造卷积神经网络的样本矩阵，更深层次的固化了负熵地区样本的特征，再通过对卷积神经网络损失函数、学习率的确定，经过卷积神经网络的训练，最终确定待测负熵地域旅游区游客的舒适度的评价值，实现对无人机海量数据的高效精确评价分析。

摘要： 本发明公开了一种基于网络开放数据的基塘旅游用地适宜性分析方法及装置，其中，所述方法包括：形成整体评价指标体系；获得每个评价指标体系对应的适宜度等级；对待评价基塘区域进行适宜度等级评价处理，获得适宜度等级评价结果；对待评价基塘区域中每个评价指标体系对应的适宜度等级评价结果进行融合处理，获得第一旅游用地适宜性评价结果；对所述微博签到点进行待评价基塘区域的旅游用地适宜性评价处理，获得第二旅游用地适宜性评价结果；将第一旅游用地适宜性评价结果与第二旅游用地适宜性评价结果进行叠加分析处理，获得旅游用地适宜性分析结果。在本发明实施例中，可以对某地的基塘用地开发为旅游用地提供了实质性的建议。

摘要： 本发明属于语义识别技术领域，公开了一种基于孪生神经网络的旅游问题查询系统及其方法，所述的系统包括人机交互单元、数据库单元以及旅游问题查询单元，旅游问题查询单元分别与人机交互单元和数据库单元连接，且旅游问题查询单元设置有基于孪生神经网络建立的旅游问题查询模型，人机交互单元与数据库单元连接。所述的方法包括如下步骤：根据词向量数据库，使用将含有实体的旅游问题句子中每个单词转化为词向量；根据实体得到每个词向量的位置向量；将所有词向量和对应的位置向量组成旅游问题句子的向量序列，即编码后的旅游问题。本发明解决了现有技术存在的查询旅游问题的效率低下，准确性差的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于模型融合的海量旅游网络文本语义分析方法，获取评论数据集，并对数据集中的数据进行预处理；对数据集中的数据进行可视化分析；对评论数据集采用DBSCAN密度聚类，获得数据集D1；利用Word2Vec模型，得到数据集D2；利用Simhash算法，得到数据集D3；利用N‑Gram语言模型得到数据集D4；将数据集D1‑D4中的数据结果综合得到数据集D5；将预处理之后的数据集D5导入TF‑IDF模型和LDA模型，提取得到关键词和主题词；词向量化计算每条评论的关键词向量与主题词向量之间的距离，并根据距离输出结果高的词；根据特色词、酒店名称、酒店类型相互组合构建三元组，得到知识图谱。

摘要： 本发明公开了一种新型网络旅游中介服务展示装置，包括响应式自动升降座椅、展示咨询桌台、伸缩式显示组件和收纳式桌板组件，所述伸缩式显示组件和收纳式桌板组件设于展示咨询桌台内，所述收纳式桌板组件包括收纳桌板、支撑杆、平行杆、连接板、限位件和拉杆，所述支撑杆和平行杆铰接于展示咨询桌台内两侧，所述连接板设于收纳桌板底部两侧，所述连接板和支撑杆及平行杆铰接；本发明属于服务展示领域，具体是一种通过响应式自动升降座椅便于收纳且不占空空间，并通过伸缩式显示组件和收纳式桌板组件便于对电脑和配件收纳，使得整体装置更简洁，便于使用者进行查询使用的新型网络旅游中介服务展示装置。

摘要： 本发明公开了一种基于多任务自编码的图神经网络旅游包推荐方法，通过使用多视图变分图自动编码器和多视图注意网络，可以同时完成旅行包推荐和变分图自动编码器的子任务；首先构建4个共现属性图，设计多视图自编码器和注意力网络，从这些图中学习统一的旅游包表示；接着使用个性化的GNN对用户的历史会话和当前会话进行编码，利用门结构融合方法将这两种会话嵌入结合起来学习高质量的用户表示；最后设计了一个交互建模模块用于计算所有候选旅游套餐的推荐分数；本发明以在线旅游平台点击流数据为驱动，以多任务的图神经网络为模型，能够有助于识别用户的兴趣偏好，同时也能为推荐列表提供了解释。