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申请/专利权人：贵州优特云科技有限公司

摘要：本发明提出了基于跨业态的旅游产品自动生成方法、装置及存储介质，包括：获取第一用户的第一用户画像，生成针对所述第一用户的跨业态旅游产品；判断所述第一用户是否为单独出行或集体出行；针对不同的出行模式，为第一用户推荐相应的跨业态旅游产品组合；通过人工智能模型判断所述第一用户的偏好，并基于判断结果调整所述跨业态旅游产品组合的排序。

主权项：1.一种基于跨业态的旅游产品自动生成方法，其特征在于，包括：获取第一用户的第一用户画像，生成针对所述第一用户的跨业态旅游产品；判断所述第一用户是否为单独出行或集体出行；针对不同的出行模式，为第一用户推荐相应的跨业态旅游产品组合；通过人工智能模型判断所述第一用户的偏好，并基于判断结果调整所述跨业态旅游产品组合的排序；其中，通过人工智能模型判断所述第一用户的偏好，并基于判断结果调整所述跨业态旅游产品组合的排序，包括：获取所述第一用户的历史数据；对所述历史数据进行预处理；将预处理后的历史数据划分为训练集和测试集；构建长短时记忆LSTM模型；使用所述训练集训练所述LSTM模型；将训练后的LSTM模型对所述第一用户偏好进行预测，并基于预测结果调整所述跨业态旅游产品组合的排序；其中，为第一用户推荐相应的跨业态旅游产品组合，包括：若所述第一用户为集体出行，则将旅游资源定义为任务，基于每一用户偏好对每一个任务分配一个权重；基于所述任务及对应的权重，为所述集体出行的每一用户分配匹配的旅游资源，以确保每一用户都能获得期望的旅游资源；其中，为所述集体出行的每一用户分配匹配的旅游资源，包括：为所述每一用户定义一个优先级；计算所述每一用户的旅游资源总量；当有旅游资源可用时，分配给优先级最高和或旅游资源总量最低的用户；更新每一用户的旅游资源总量；动态调整并优化旅游资源的分配机制；或，为第一用户推荐相应的跨业态旅游产品组合，包括：收集第一用户的历史数据；基于所述第一用户的历史数据，对所述第一用户的出行模式进行分类；构建决策树模型，并使用所述第一用户的历史数据对所述决策树模型进行训练；利用网格搜索或随机搜索方法，对所述决策树模型进行参数调优；使用训练后的决策树模型对第一用户的跨业态旅游产品组合进行预测；推荐预测后的跨业态旅游产品组合给所述第一用户。

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