1、淺議人工智能在智慧旅游中的應用【摘要】人工智能技術是當前新技術發展的熱點，其廣泛應用在生產生活的各個 方面，對相關產業的發展和提升起到了良好的促進作用。在旅游行業中，人工智能技 術的應用推廣為智慧旅游奠定了技術基礎，在客源地預測、資訊服務、安防技術中都 有廣泛的應用，對旅游產業發展起到了提質增效的推動作用。本文將從人工智能技術 在智慧旅游中的具體應用入手，分析人工智能技術的不足之處，并對人工智能技術在 智慧旅游中的應用提出了一些完善和提高的建議。【關鍵詞】人工智能；智慧旅游；技術應用人工智能是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、 方法和技術，涉及知識表示、自動推理和搜索

2、方法、機器學習和知識獲取、知識處理 系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面的研究內容。 目前人工智能已經被廣泛應用于機器人、決策系統、控制系統以及仿真系統中，在智 慧旅游中的推廣應用更是給傳統旅游行業帶來了翻天覆地的變革。一、人工智能技術在智慧旅游中的具體應用（一）旅游客源地市場預測隨著人民生活水平的提高和閑暇時間的增加，人們的旅游欲望不斷增強，旅游需 求及旅游形式亦在不斷增加，旅游者的愛好、可支配收入多少等各方面的因素，導致 旅游區的客源市場具有明顯的地域特征。旅游客源預測是旅游研究與旅游規劃、管理 等的重要內容，精確的客源預測無疑 會提高旅游研究規劃、管理的科學水平

3、和效力。 旅游需求預測開始于20世紀60年代，80年代開始迅速發展。目前常用的旅游客源預 測方法主要有回歸預測法、灰色模型預測法以及最近的人工智能預測法。20世紀90年代以前，對旅游預測一般采用傳統的定量分析方法，而近年來人工 智能方法越來越多應用到旅游預測中， 主要有粗糙集方法、遺傳算法、模糊時間序列、 灰色理論、人工神經網絡和支持向量機等。人工智能的最大優點是對數據的概率分布 等額外信息沒有嚴格要求，有更好的包容性和適應能力。人工智能方法在旅游預測中 與傳統方法相比的確取得了較好的預測效果。例如，百度大數據預測平臺從網民每天 60億搜索請求中，抽取出旅游相關數據進行智能分析， 同時利用百度

4、后臺每天數十億 次LBS （基于地理位置的服務）數據進行計算，“百度大數據旅游預測的核心是基于 機器學習的預測模型，機器學習是人工智能的一大分支，顧名思義是讓計算機去模擬 人的學習與思考。”通過百度大數據預測平臺旅游預測，網民可以訪問該專題頁面，通過可視化大數據了解全國 5A景區未來兩日擁擠及舒適度預測，同時還可以看到景 區天氣情況、預測游覽人數及近 30天該景點擁擠情況等溫馨提示，為短期旅游出行提供參考。點擊全國景點擁擠度預測，進入百度預測頁面看到全國5A景區未來兩日人流及舒適度預測情況在地圖上非常顯而易見，而在頁面右側，通過選擇不同的省份 或城市，網友還可以看到每個地域景點的擁擠指數排行。

5、百度大數據核心價值挖掘就 是對數據進行精準分析，與需求智能匹配，進而發揮最大價值，積極推動決策方式和 生活方式的轉變。（二）旅游資訊服務平臺隨著人們生活水平的提高，作為人們休閑娛樂方式之一的旅游業得到了飛速發 展，旅游活動越來越成為人們的一種時尚行為， 旅游成為國民經濟中的一個重要因素。 在旅游活動中，游客對旅游服務質量和管理水平提出了更高的要求，這就要求在進行 旅游信息系統設計規劃時必須做大以游客為中心的原則。旅游信息系統必須具有市場細分、空間分析、推薦、行程規劃等功能，能夠幫助游客在旅游時進行決策，使游客 通過網絡查到真正需要的信息。在旅游業中，企業由于行業經營和產品“同質化”的 特點，市

6、場競爭形勢更為嚴峻，很多企業如旅行社、旅游飯店等處于微利經營狀態。 多年來的低價競爭和廣告促銷戰術已不能使企業擺脫困境，行業急需新的經營理念和應用技術的支持。為了充分利月自己的有限資源，提供適合旅游者需要的產品和服務，大多數旅游企業都實行目標商場營銷，而目標市場有效的前提和基礎步驟是旅游 市場細分。旅游市場細分是指旅企業根據旅游者特點及其需求的差異性將一個整體市場劃分成兩個或兩個以上 具有相類似需求特點的旅游者群體活動過程。通常采用決策樹和聚類兩種典型的數據 挖掘工具進行。通過客戶的預測行為來定義客戶細分群，實行預測細分，預測細分經 常 用的是分類技術，而決策樹方法是分類和預測數據挖掘方法中最

7、簡單、最有效的 一種，然后通過描述客戶的特征來定義客戶細分群，實行描述細分。經過數據挖掘后 的旅游市場細分更適合旅游市場實際需要，有利于提高目標市場營銷的有效性。基于 人工智能技術的旅游資訊服務平臺，通過智能推薦服務實現：（1）具有詳細的用戶信息和旅游資源信息，為用戶提供各地的風景區、飲食娛樂場所以及旅游消費指南、旅 游行程規劃等信息。（2）能夠為用戶提供查詢功能，并能進行多維數據查詢。（3）分析輸入的檢索內容。（4）吸引新客戶，通過平臺推薦系統可以幫助用戶找到他們感興趣 的商品。（5）可以利用數據挖掘技術將用戶需求的推薦信息返回給用戶。（6）為平臺管理人員提供準確、可靠的旅游資源信息分析，為區域旅游規劃、旅游產品和旅游線路 提供決策性的服務。（三）旅游景區安全防范系