基于人工智能的智慧旅游综合系统模型构建

2021-06-04 03:32张梓宸李真真成都信息工程大学四川成都610000
科技视界 2021年12期
关键词:人工智能智慧智能

张梓宸 黄 萍 龙 尧 李真真*(成都信息工程大学,四川 成都610000)

0 引言

自2010年江苏省创造性地提出“智慧旅游”概念以来,智慧旅游就得到各界人士的广泛关注。经过10年的发展,智慧旅游体系得以建立,并不断发展和完善。为什么智慧旅游能够蓬勃发展?主要有三个方面的原因;一是政策支持,自2012年,国家旅游局公布了第一批“全国智慧旅游试点城市”起,国内的智慧旅游建设便随之开始,后续也不断出台相关政策以此促进智慧旅游的持续发展;二是市场需求的扩大,随着我国经济不断发展,国民收入也相应增加,这便促进人们对于旅游的需求不断增加;三是技术支持,大数据、人工智能、移动互联网、云计算等技术的发展和成熟为智慧旅游提供了良好的技术基础。

目前,国内学者对智慧旅游的研究成果主要集中在三个方面:一是以某种技术的应用为切入点对智慧旅游展开研究;二是以实际的例子来介绍智慧旅游的发展;三是分析智慧旅游体系的构建[1]。本文虽然以人工智能为切入点,但同时不只局限于这一种技术的应用,而是在其基础上,将大数据、移动互联网、云计算等技术与智慧旅游结合起来,建立起基于人工智能的智慧旅游综合系统模型,同时通过模型可以分析出大数据、人工智能、移动互联网、云计算等技术与智慧旅游综合系统之间的关系和应用,这也是本文的创新之处。

1 模型构建理论基础

什么是智慧旅游?这个概念是在IBM提出“智慧地球”的背景下衍生出来的[2],是由加拿大学者菲利普斯于2009年提出,他将智慧旅游简单定义为通过采取全面、长期、可持续性的方式对旅游业进行规划、管理和营销。但国内学者认为智慧旅游不是一个简单的概念,而是大数据、人工智能、移动互联网、云计算等技术的综合运用[3]。同时绵阳市前旅游局副局长晋超认为智慧旅游是一种全新的旅游产业运行系统,一种满足智慧管理、智慧服务、智慧营销和智慧体验的开放发展的生态巨系统[4],因此本文将智慧旅游综合系统概括为四个方面:智慧管理,主要体现在旅游信息的管理上,主要是通过利用技术对旅游信息进行整合,以提高旅游管理效率;智慧服务,主要是指利用技术为旅游者提供更加便捷、高效、全面的服务;智慧营销,主要是通过利用技术,挖掘游客兴趣点,引导和策划相应的旅游产品,从而实现精准营销;智慧体验,主要是指依托高科技创造并给予旅游者一种全新体验。

通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术[5]。在智慧旅游综合系统中,人工智能技术的应用主要有机器学习、智能感知、智能推理、智能行动四个方面,但是这些应用又与大数据、移动互联网和云计算等技术有着密切联系。

(1)人工智能与移动互联网。互联网是一切技术的前提,它无处不在,目前几乎很难找到没有与互联网连接的设备。移动互联网本质还是互联网,它只是让互联网用户不受地域限制就可以连接到互联网的云脑中去。就目前来看,我们的世界可以说是一个数据驱动的世界,也是一个数据泛滥的世界,连接互联网的设备每天生成数据的能力和速度令人叹为观止。而人工智能想要变得更加聪明、更加强大,需要的也是源源不断的数据输入,只有处理的数据越多,学习才能不断深入,算法才能不断精进,智能行动的能力才会不断提高。

(2)人工智能与大数据。二者是相辅相成、相互促进的关系。大数据主要指具有海量、多维度、多形式等特点的数据,通过上述分析可以看出,大数据是人工智能的基础之一,可以说如果没有大数据也就没有了所谓的智能。数据可以带来大量的信息,但若只是观察杂乱无序的数据本身是很难看出数据蕴藏的信息和价值,人工智能技术中的算法可以让大数据变得有意义和价值。人工智能与大数据的连接桥梁是机器学习,机器学习的流程主要有数据搜集、算法设计、算法实现、算法训练以及算法验证。由此可见,数据是机器学习的前提,想要运用人工智能技术也必须要有相关的数据来支撑,同时通过机器学习中算法对数据的分析可以实现有效信息和价值的挖掘。

(3)人工智能与云计算。云计算指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户,简单来说云计算主要是分布式存储和分布式计算。通过上述分析,我们知道人工智能需要对海量的数据进行训练和学习,云计算为人工智能提供算力上的支持,云计算是人工智能背后一个强大的助推器,同时云计算打造自己的业务生态以及云计算平台资源的整合都需要人工智能技术的应用。

综上所述,移动互联网是前提和基础,核心就是大数据,人工智能是技术支持,云计算是算力支撑。

2 模型构建

大数据、人工智能、移动互联网、云计算等技术在智慧旅游综合系统里分别扮演着不同的角色,以人工智能等技术为基础,构造如图1所示的基于人工智能的智慧旅游综合系统模型。

图1 基于人工智能的智慧旅游综合系统模型图

整个模型总共有五层:第一层为数据感知层;第二层为数据分析层;第三层为人工智能层;第四层为系统应用层;第五层为技术层,虽然总共有五层,但是整个模型是一个四层两级的结构,一级是整个数据采集、分析、建模、学习、应用的过程,另一级是技术支持,本文对整个模型进行详细的介绍和说明。

第一层为数据感知层,这一层主要是介绍旅游需求方和旅游供给方的数据是如何与网络相联接的,主要是移动互联网技术的应用。移动互联网是基础,连接移动互联网的设备每天产生海量的结构化数据和非结构化数据,通过智能感知将这些数据信息传递到传感器中,传感器再传递到传感网络中,由此实现旅游需求方和旅游供给方的数据与互联网相连联接。其中移动互联网与传感器相结合实质上起到了物联网的作用,这大大拓宽了数据信息交换的范围,不仅可以实现人与人之间的数据信息传递,还可以促进人与物、物与物之间的数据信息传递,是旅游资源数据库的核心,也是智慧旅游综合系统的基础。

第二层为数据分析层,即大数据分析层,主要包含数据采集、数据清洗、数据处理、数据分析四个关键性步骤。大数据的采集主要有两种方法:一是通过传感器;二是采集互联网网络数据信息的爬虫。数据采集的方法和工具是多种多样的,并且会不断更新,常用的数据采集的工具有Flume、Kafka等,常用的爬虫软件有Python、R语言等。数据清洗主要是对数据缺失值、重复数据、噪声数据等数据进行处理,数据清洗是保证数据质量必不可少的一个步骤。数据处理是根据数据分析的要求或者是根据模型的需要,对所有数据进行一个预先的处理,如将数据转换成一个适当的形式。数据分析主要应用的技术是云计算,通过云计算对大数据进行分布式存储以及分布式计算,利用得出来的结果对数据内部蕴含的信息和价值进行挖掘,最后将这些价值和信息投入运用。

第三层为人工智能层,这部分主要是人工智能技术在智慧旅游综合系统中的应用,主要有机器学习、智能感知、智能推理、智能行动这四个方面。机器学习要根据不同景区、地域、每个景区的实际情况以及想要实现的具体目标,构建出适用的学习模型。将搜集到的数据分成两部分,分别用来训练模型和检测模型,其中训练模型占全部数据的绝大多数,模型的算法实现以后便可以用训练数据集对模型进行训练,不断优化模型,最后用检测数据集对模型进行验证。智能感知主要用于信息搜集,通过对外界信息的智能感知实现有效信息的收集,如旅游者对旅游产品或者服务的评价。智能推理就是计算机运用程序设定的推理能力在知识库中搜寻相应知识的过程,如通过旅游者对旅游产品或服务发表的评论推理出旅游者是喜欢或者讨厌,在此基础上进行智能行动,如将所需的信息传递给特定的主体,这有利于实现旅游的个性化定制。

第四层为系统应用层,即智慧旅游综合系统的应用,整个智慧旅游综合系统不是一个简单的系统而是一个复杂的系统,这个系统融合了大数据、人工智能、移动互联网、云计算等技术。智慧管理的应用内容主要有客流量的管理、环境监测管理、景区安全管理、景区车辆管理、运行监测及应急管理、数据共享管理等;智慧服务的应用内容主要有媒体服务、信息发布服务、导游导览服务、景区体验服务、景区进出服务等;智慧营销的应用内容主要有网络宣传、广告的精准推送、在线交易、在线预订、大数据应用等;智慧体验的应用内容主要有“科技+旅游”的虚拟游、“视频+旅游”的立体游等。

3 结语

通过上述对基于人工智能的智慧旅游综合系统模型的分析,智慧旅游以旅游者的需求为导向,利用大数据、人工智能、移动互联网、云计算等技术向旅游者提供更加便捷、智能、有效的服务,从而满足旅游者个性化的需求[1],在此基础上对智慧旅游的发展提出以下建议:

一是要大力推进旅游大数据平台的建立,这也是未来智慧旅游行业发展的重心。通过大数据平台将旅游供给方和旅游需求方的数据进行融合,提供更加全方位的服务,同时可以将各个景区联系起来,有利于实时监测和行业监测,也有利于提高景区的管理能力。

二是加强网络信息和安全的管理,目前频繁会听到数据泄露的消息,因此未来要注重对网络信息和安全的管理。可以通过两个方面进行入手:一是主动防护,旅游企业和行业管理部门强化技术防护措施,加强信息和网络安全防护措施的部署和管理制度的落实;二是要规范数据信息的利用和管理,应依法合理收集和利用存储的数据信息,确保个体信息得到有效保护。

三是完善旅游市场的监测和处理系统,对涉旅企业采取信用档案管理,同时加强对旅游市场规范性的管理,要严厉惩罚那些违背旅游市场规则的经营行为和消费行为,对于旅游者在旅游服务或者旅游产品方面给予的某些反映和评价要积极采取措施加以处理。

四是技术方面的建议,通过前文的分析,智慧旅游在某种程度上可以说是技术催化下的产物。智慧旅游建设要注重实际的效用,要优先选用可靠性较高并且适度先进性的技术,切不可在建设的过程中盲目跟风,造成资源和经济上的损失和浪费。

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