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申请/专利权人：四川旅游学院;四川省文化和旅游宣传信息中心

申请日：2024-11-29

公开（公告）日：2024-12-31

公开（公告）号：CN119227911A

专利技术分类：.专门适用于行政或管理目的的预测或优化，例如：线性规划或“下料问题”（市场预测或商业活动预测入G06Q30/0202）[2023.01]

专利摘要：本发明属于数据建模分析领域，提供一种基于游客行为分析的旅游管理优化方法及系统，包括：周期性地获取景区内各个节点的特征数据；获取景区内游客在不同节点之间移动的边特征数据；在每个数据采集周期，对所述节点的特征数据进行卷积操作，并使用所述边特征数据对邻居节点的特征进行加权聚合，并将聚合结果与当前节点的特征融合，得到卷积输出；将每个采集周期的卷积输出作为时间序列数据输入长短期记忆网络；使用长短期记忆网络处理这些时间序列数据；预测每个节点在未来时间步的游客流量；根据每个节点在未来时间步的游客流量预测结果，动态分配未来时间步每个节点的服务人员和资源。本发明可以优化景区管理和提升游客体验。

专利权项：1.一种基于游客行为分析的旅游管理优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：周期性地获取景区内各个节点的特征数据，所述特征数据包括游客数量和节点分类，所述节点分类包括售票点、入口、景区出口、景点、服务点、交通站和卫生间；获取景区内游客在不同节点之间移动的边特征数据，所述边特征数据包括游客移动数量、平均停留时间和移动方向；对收集到的节点特征数据和边特征数据进行清洗、填补缺失值和归一化处理；在每个数据采集周期，对所述节点的特征数据进行卷积操作，并使用所述边特征数据对邻居节点的特征进行加权聚合，并将聚合结果与当前节点的特征融合；使用激活函数对融合后的特征进行非线性变换，得到卷积输出；将每个采集周期的卷积输出作为时间序列数据输入长短期记忆网络；使用长短期记忆网络处理这些时间序列数据，捕捉游客流量的时间动态变化；将长短期记忆网络层的输出通过全连接层进行映射，预测每个节点在未来时间步的游客流量；根据每个节点在未来时间步的游客流量预测结果，动态分配未来时间步每个节点的服务人员和资源，以优化景区管理和提升游客体验。

百度查询： 四川旅游学院 四川省文化和旅游宣传信息中心 一种基于游客行为分析的旅游管理优化方法及系统