理论教育 智慧旅游导论:提高系统性能与精度的功能拓展

智慧旅游导论:提高系统性能与精度的功能拓展

时间:2023-11-23 理论教育 版权反馈
【摘要】:利用神经网络、决策树、关联规则、范例推理、模糊聚类、粗糙集、隐马尔科夫模型等技术实现分布式并行检索以数据挖掘与知识发现为主要手段,加上自然语言理解技术,对检索结果进行进一步的分析,滤掉与用户需求不相关或弱相关的信息,从而提高系统性能和检索的精度与效果。三是具备交互功能。

智慧旅游导论:提高系统性能与精度的功能拓展

1.移动化

旅游业的异地性决定了旅游者距离原住地有一定的距离,使得旅游者对于信息的获取局限于移动通信设备,而旅游过程中由于身处异地,对周边情况不熟悉,对信息的需要更加深切,旅游消费者对于旅游搜索引擎的移动化也就更加地关注,旅游供给方对于能够实现随时随地地、有效地将信息通过旅游搜索引擎传递到消费者手中也乐见其成。旅游搜索引擎的移动化基于移动网络,服务于手机等终端提供搜索服务,打破空间对搜索获取信息的终端局限性,可以在任何地方通过移动终端搜索自己需要的信息,更加符合旅游信息消费移动、即时的特点。

2.智能化

旅游消费者在使用过程中要求旅游搜索引擎的页面更加友好、更加简洁,可以提供智能化的线路设计,可以提供智能的旅行意见;要求搜索引擎可以按相关度、价格、时间、投票数、正面评价等方式排序,完全依照用户行为、心理方式,从而更忠实于人的自然需求,实现更好的搜索体验;旅游产品和服务的生产供给方面也希望旅游搜索引擎的功能更加智能、完善,吸引更多的旅游消费者,这样旅游供给的营销渠道才能有更多的受众。对于旅游供需日益迫切的即时性、智能化、便捷化的影响和要求,旅游搜索引擎在不断地增加更加智能化的服务,以期能够实现基于用户行为的搜索模式,从一开始简单地只是提供比价功能到后来不断地增加智能查询、高级搜索、预测价格趋势等等,退出更智能的查询系统、更智能的预订系统,不断地实现功能的完善和智能化发展。旅游搜索引擎的智能化包括以下方面:一是检索精准度更高。结合人工智能技术的智能搜索引擎,把信息检索从目前基于关键词层面提高基于知识(概念)层面。利用神经网络决策树、关联规则、范例推理、模糊聚类、粗糙集、隐马尔科夫模型等技术实现分布式并行检索以数据挖掘与知识发现为主要手段,加上自然语言理解技术,对检索结果进行进一步的分析,滤掉与用户需求不相关或弱相关的信息,从而提高系统性能和检索的精度与效果。二是精通人类语言。自然语言理解技术是智能信息服务的支撑平台,支持以简单自然语言提问的检索,用户无须学习布尔检索式和掌握AND,OR,NOT的用法,抛开了有关关键词和词组的种种限制,只要像平时提问一样,把所要询问的问题输入检索框中就可以得到答案。三是具备交互功能。实现旅游搜索引擎的智能化互动式搜索,以逻辑判断实现对搜索主题的快速分析,在用户查询和搜索引擎之间产生人机交互,搜索引擎根据用户的查询内容,智能展开多组相关的主题,帮助用户快速找到相关搜索结果。(www.daowen.com)

3.社区化

社区化是旅游搜索引擎的重要特征与目标。从互联网的发展来看,信息的单向传递或者用户的简单参与都只是互联网发展中的一个中间状态,引起互动和激发用户参与热情的社区是互联网发展的大方向,人际关系在网络上的重建、延伸、扩展是互联网发展的重要趋势。旅游搜索引擎聚集了大量的用户,作为对旅游信息非常关注和注重选择性的群体,他们本身就有着相当的共同之处,群体之间如能有更加便捷的对话方式,虚拟的人际关系如能与线下实实在在的人际网络相结合,一个极富黏性的社区形成只是时间的问题。旅游的特性决定了旅游决策需要更多的以往消费者的体验经历的参考,在这个特殊需求下,旅游搜索引擎的社区化也将是未来的趋势。旅游搜索引擎的社区化将意味着网民查找信息又多了一条途径和一个获得验证和促进消费决策的重要影响因素。网民会更乐于相信并接受社区里其他朋友提供的信息,用户可以在社区中轻松地看到最近自己的朋友去过哪些旅游景区、酒店、使用什么样的旅游交通、他们的体验如何,还可以方便地向朋友推荐自己已经有过消费体验的景区、酒店等,信息变得更有针对性,搜索的结果也会更加地有效。

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