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龙图腾网恭喜大象云智数据运营有限公司申请的专利一种基于大数据的游客定制旅游路线的生成方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119003893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411104929.9，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于大数据的游客定制旅游路线的生成方法及系统是由黄增琴;文许龙设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的游客定制旅游路线的生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大数据的游客定制旅游路线的生成方法及系统，其中，该方法包括：获取目标用户所对应的历史社交数据集，基于BERT模型和LDA主题模型确定对应语义分析结果的第一话题偏好度；基于各个历史社交数据和第一话题偏好度构建用户行为图谱；将用户行为图谱输入至图神经网络，以确定目标用户的话题综合偏好度和偏好领域话题集；确定旅游目的地与偏好领域话题匹配的候选区域地标集；获取候选区域地标在旅游计划日期的地标营业计划；将歇业的候选区域地标从候选区域地标集中筛除；根据旅游预订记录、营业活动安排和话题综合偏好度，生成个性化旅游路线。由此，通过大数据分析来实现旅游路线规划，促进了旅游市场的多元化和个性化发展。

本发明授权一种基于大数据的游客定制旅游路线的生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的游客定制旅游路线的生成方法，包括：在检测到目标用户的旅游计划数据的情况下，获取所述目标用户所对应的历史社交数据集；所述旅游计划数据至少包含旅游目的地、旅游预订记录和旅游计划日期；所述历史社交数据集包含用户发帖数据、用户点赞数据和用户评论数据；针对所述历史社交数据集中的各个历史社交数据，基于BERT模型确定所述历史社交数据所对应的语义特征向量，并基于LDA主题模型确定所述语义特征向量相对于各个领域话题的第一话题偏好度；所述各个领域话题包含：政治领域话题、军事领域话题、历史领域话题、美食领域话题、音乐领域话题、体育领域话题和时尚领域话题；基于各个历史社交数据和所对应的语义特征向量及第一话题偏好度，构建针对所述目标用户的用户行为图谱；所述用户行为图谱的节点是根据所述历史社交数据所对应的社交互动对象而定义的，所述用户行为图谱的节点的属性是根据所述历史社交数据所对应的语义特征向量和第一话题偏好度而定义的；所述用户行为图谱的边是根据所述历史社交数据中的互动动作而定义的，所述边的权重是根据互动动作强度而定义的；将所述用户行为图谱输入至图神经网络，以更新所述用户行为图谱中节点的属性特征，进而根据经更新的各个节点所指示的第二话题偏好度，确定所述目标用户针对各个所述领域话题的话题综合偏好度，然后根据对应所述话题综合偏好度排名靠前的预设数量个领域话题确定偏好领域话题集；针对偏好领域话题集中的各个偏好领域话题，从所述旅游目的地所对应的区域地标数据库中，确定与该偏好领域话题相匹配的候选区域地标集；所述区域地标数据库包含多个标定区域地标和相应的地标描述信息，所述地标描述信息包含地标类型，所述地标类型包含以下中的任意一者：历史文化地标、自然风光地标、体育场馆地标和商场地标；针对所述候选区域地标集中的各个候选区域地标，基于第三方检索引擎，获取该候选区域地标在旅游计划日期的地标营业计划；所述地标营业计划包含营业状态和营业活动安排；将对应营业状态为歇业的候选区域地标从所述候选区域地标集中筛除，以确定目标区域地标集；根据所述旅游预订记录以及所述目标区域地标集中的各个目标区域地标所对应的营业活动安排和话题综合偏好度，生成针对所述目标用户的个性化旅游路线；其中，所述BERT模型是基于Transformer架构的，用于针对所述历史社交数据中的每个词汇均生成相应的高维特征向量，并聚合所述高维特征向量以确定相应的语义特征向量：BERTtext＝[v1，v2，...，vk] 式中，text表示历史社交数据，v1，v2，...，vn是历史社交数据中每个词的高维语义特征向量，以及doc_vector表示语义特征向量；所述LDA主题模型用于基于贝叶斯定理计算所述语义特征向量相对于各个领域话题的第一话题偏好度： 式中，ptopic|doc_vector为条件概率，其表示基于语义特征向量所确定的针对特定主题topic的概率，用于表达相应的第一话题偏好度；ptopic表示特定主题topic的先验概率；pword表示特定词向量片段word在语义特征向量中出现的概率；pword|topic表示在特定主题topic下，语义特征向量中出现特定词向量片段word的概率；所述图神经网络用于通过以下方式更新所述用户行为图谱的节点的属性特征： 式中，表示用户行为图谱的节点v在第g+1层的新特征向量，表示节点v在第g层的当前特征向量；Rv表示用户行为图谱中节点v的邻居节点集合，表示节点v的邻居节点u在第g层的特征向量；Wg和bg分别表示第g层的权重和偏置参数；||表示连接操作符；其中，所述根据所述旅游预订记录以及所述目标区域地标集中的各个目标区域地标所对应的营业活动安排和话题综合偏好度，生成针对所述目标用户的个性化旅游路线，包括：根据所述旅游预订记录，确定所述目标用户在所述旅游目的地的住宿位置、可用时间窗口和旅行交通工具；针对各个所述目标区域地标，根据该目标区域地标所对应的营业活动安排和对应所述旅游计划日期的天气预报信息确定最佳游览时段；将所述住宿位置、可用时间窗口、所述旅行交通工具和各个所述目标区域地标所对应的最佳游览时段及话题综合偏好度输入至预设的路线规划模型，以生成相应的个性化旅游路线；其中，所述路线规划模型用于预根据输入数据生成多个经过各个所述目标区域地标的潜在旅游路线，并针对各个所述潜在路线路线通过以下方式的综合评价函数进行评估比较，以选定相应的个性化旅游路线： 式中，L＝{l1，l2，...，ln}表示目标区域地标集，每个目标区域地标li都有对应的开放时间窗口Ti，用户的可用时间窗口为Ttotal；route表示旅游路线，Froute表示用于评价潜在旅游路线优劣的综合评价函数；Froute满足以下的约束条件以确保所规划的路线在可用时间窗口内完成；目标用户对目标区域地标li所对应的偏好领域话题的话题综合偏好度为Sli；路线的总旅行时间为Droute；路线的总经济成本为Croute；α，β，γ分别表示针对不同优化目标的重要性权衡参数；dli，li+1表示从地标li到li+1的旅行时间，dstayli表示用户在地标li的停留时间；cli，li+1表示从地标li到li+1的旅行经济成本。

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