大数据助力智慧旅游论文

大数据助力智慧旅游论文（精选5篇）

大数据助力智慧旅游论文 篇1

语音智能网引发了电信业务的第一次革命, 极大提升了运营商的运营收入。而在移动互联网时代, 中兴通讯开创性提出了数据智能网解决方案, 超越了语音智能网的传奇, 是流量经营的“智慧大脑”。

运营商增量不增收的情况日益严重, 传统业务受到OTT冲击增速放缓。

运营商必须直面挑战, 体现互联网精神, 与用户和OTT共建数据网络, 实现精细化的流量经营, 不断提高服务质量, 满足用户个性化的需求, 而且从海量用户的大数据分析中挖掘新的价值。

数据智能网:流量经营的“大脑”

语音智能网引发了电信业务的第一次革命, 极大提升了运营商的运营收入。而在移动互联网时代, 中兴通讯开创性提出了数据智能网解决方案, 超越了语音智能网的传奇, 是流量经营的“智慧大脑”, 引入大数据挖掘和智能管控等手段, 实现部署、运维和商业的智能化, 增强盈利能力, 点“BIT”成金, 是运营商在移动互联网时代的必备法宝。

数据智能网的架构图如图1。数据智能网是一套用于数据业务及套餐精细化运营及管控的开放式网络体系, 由以下3层组成。

●管理层:即流量电商平台, 实现CP/SP业务的集成管理以及用户碎片化业务/套餐的动态定制/管理。

●控制层:即e PCRF (增强型策略和计费控制) , 采用探针采集网络中各种数据, 通过DPI实现数据流识别获取业务/应用信息, 并通过Net BAS进行综合分析使网络资源/业务信息/用户体验可视化, 为业务引入/实时资源调度提供依据;最后由PCRF结合用户需求/网络资源情况生成调度策略。

●执行层:包括分组核心网网元 (HSS/MME/SAE GW) , 用于上报网络/用户/业务相关统计信息以及执行控制层下发调度策略。

五大利器助力流量经营

中兴通讯基于对流量经营的深刻理解, 推出了E2E闭环控制、OTT分级控制、VIP保障、一键加速和能力开放5大利器, 帮助运营商部署大流量时代的流量经营。

E2E闭环控制, 优化网络资源

随着LTE智能终端的普及, 视频、游戏、应用软件下载等大流量业务将会激增, 当小区内的少量用户同时使用大流量业务时, LTE资源仍然很容易消耗殆尽, 高价值业务将无资源可用。而智能终端的高移动性又将导致小区忙闲转换的不确定性增加。如图2。

采用闭环控制, 可达到削峰填谷的目的。方法是, 动态监测小区资源使用情况, 小区忙时, 通过PCC策略降低低价值业务的带宽, 为高价值业务保留更多的可用资源;小区闲时, 通过PCC策略提升全部业务的带宽, 使用户在单位时间内消费更多的流量;及时提醒用户网络状态, 忙时疏导用户减少互联网应用, 或临时购买加速套餐。以四川电信为例, 部署中心通讯的数据智能网, 成功实现了智能管控, 忙区下降38%, 低值业务下降40%, 整体用户体验提升显著。

VIP保障, 全天候“头等舱”体验

高端商务人士的办公习惯逐渐发生变化, 对高质量的移动办公、无线高清会议等的需求日益迫切。这些高端VIP用户是运营商重要收入来源。

VIP用户业务体验保障方案, 帮助运营商精确识别VIP用户业务, 为VIP用户提供高质量、差异化服务。天津移动已成功完成VIP保障, VIP用户在忙时忙区“0”影响, 用户体验提升显著。

一键加速, 想快就快

虽然用户签约的服务质量已能满足所有日常应用, 但是在某些特定场合, 却需要运营商分配更高的带宽。譬如:某商务人士需要用移动终端紧急上传或下载大量文件, 为了节省时间就需要更高的带宽。此时, 通过APP客户端, 用户可通过临时签约提升带宽。

另外, 运营商和与SP合作, 为用户提供更优体验, 实现后向盈利, 促进用户消费, 提高用户忠诚度。一键加速实现即摄即传, 定向保障行业应用, 为电视台、保险公司、公安、交通、银行等企业提供实时高速的大流量数据传输业务。

中兴通讯已经成功在广东移动实现4G网络下的无线ATM柜员机业务, 实时的进行现场ATM柜员机监控视频回传, 得到了运营商的高度评价。

OTT业务分级管理, 打造绿色网络

该系统通过OTT分析模块, 智能的监测数据流中的OTT业务, 分析OTT业务关键特征以及资源占用, 策略控制中心统一实施分级策略:

●对于垃圾广告和非法链接进行限制过滤, 打造绿色网络环境;

●对于正常的业务允许通过, 进行Qo S管控;

●而对于公共安全, 社会公益, VIP等高价价值业务开辟绿色通道, 即使在忙时忙区也能够保障用户体验。

能力开放, 与OTT合作开拓新价值

通过数据智能网将用户/网络/业务的能力集开放给CP/SP, 包括签约信息、Qo S管控能力、业务Qo S、网络状态和用户行为分析, 和OTT携手提供高质量的业务, 满足用户个性化的需求。

●流量800:采用后向付费方式和OTT合作, 拓宽收入来源 (比如位置业务, 高清视频业务) 。比如上淘宝, 免流量活动, 通过OTT买单, 刺激用户使用业务, 增加消费, 实现运行商和OTT的双赢。

●通过在线业务签约, 实现BOD (Bandwidth on Demand) 临时高清视频加速, 提高用户体验。

中兴通讯在北京移动通过数据智能网将Qo S能力开放给搜狐视频, 用户通过运营管理申请开通该服务后, 通过手机APP内嵌Qo S加速SDK自动申请Qo S, 实现更流畅的高清视频体验。

数据智能网的成功应用

截至2014年一季度, 中兴通讯数据智能网解决方案已经服务于全球6000多万用户, 包括KPN、Telstra、Telenor、Vodafone和MTS等跨国运营商。未来, ZTE数据智能网方案将以更广泛的适应能力, 更专业的分析能力, 更全面的协同能力, 更简易的操控能力为运营商打造一个面向移动互联网的业务驱动型智能网络, 实现共同可持续发展和多方共赢。

大数据助力智慧旅游论文 篇2

随着信息技术革命的推动，人类进入大数据时代，大数据已成为最宝贵的生产要素和战略资源。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，目前互联网上90%以上的数据是最近几年才产生的。IBM的研究表明，人类文明所获得的全部数据中，有90%是进入21世纪以后产生的；而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍，对社会各个层面将产生巨大影响。

大数据是支撑

党的十八届五中全会通过的“十三五”规划建议中提出，要“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”，“提高决策科学化水平，健全决策咨询机制”。大数据研究对智库建设起着重要的支撑作用。

大数据改变智库研究的数据意识。作为信息载体，大数据可以使智库研究者的“数据意识”有所转变，既重视直接数据，也重视关联数据和比较数据，既重视单一数据，也重视多元数据和互动数据，从而有效提高决策前定量分析的可靠性。

大数据技术为智库研究提供强有力的工具支撑。大数据海量、非结构化的特点，决定了智库研究者要对数据进行清洗分析，需要清洗工具、分析工具、存储设备等。随着大数据产业的发展，大数据处理技术日新月异，增强了数据的收集、挖掘、清洗和分析能力，为智库研究提供了强有力的信息处理手段，使大数据分析成为智库研究的重要手段。

大数据应用极大地提高了智库“资政启民”的效率。基于大数据瞬时、即时的特点，智库获知公众意见的渠道会更加便捷，从而极大地提升了智库的决策咨询能力。

国家高端智库的发展

中国人民大学公共管理学院的一项研究表明，中国的决策失误率约为30%，西方发达国家却只有5%左右。这说明，我国智库为政府科学决策提供智力支撑的能力、水平和影响力还不够。从研究成果的质量看，目前国内智库偏重对当前具体问题的临时性、应急性、短期性的研究，普遍缺乏前瞻性、储备性、战略性研究，真正能够对国家中长期发展战略发挥作用的思想性、创新性、系统性的成果不多，基于定性分析的判断多，基于大数据分析的成果少。国家决策越来越重视发挥智库的作用。

国家高端智库的形成。智库在国家决策中的“资政建言”作用是逐步形成的。2012年11月，党的十八大报告提出：“坚持科学决策、民主决策、依法决策，健全决策机制和程序，发挥思想库作用”。这是在党的文件中第一次提出要重视发挥智库的作用。

2013年11月，党的十八届三中全会明确提出，加强中国特色新型智库建设，建立健全决策咨询制度，这是在中共中央文件中首次提出“智库”概念，表明智库建设已成为推进国家治理体系和治理能力现代化的重要组成部分。

2014年3月，总书记在访问德国时强调，中德两国要加强政府、政党、议会、智库交往，把智库合作提升到了国家外交层面，“智库外交”成为我国国际交流与合作的“第二轨道”。

2014年10月27日，中央全面深化改革领导小组第六次会议审议了《关于加强中国特色新型智库建设的意见》，会上总书记强调，我们进行治国理政，必须善于集中各方面智慧、凝聚最广泛力量，要重点建设一批具有较大影响和国际影响力的高端智库，重视专业化智库建设，重点围绕国家重大战略需求开展前瞻性、针对性、储备性政策研究。这表明，党和政府对智库发展有了新的要求，要建立一批为国家决策服务的高端智库。

国家高端智库的作用。2015年1月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于加强中国特色新型智库建设的意见》，文件提出，重点建设一批具有较大影响力和国际知名度的高端智库，充分发挥中国特色新型智库咨政建言、理论创新、舆论引导、社会服务、公共外交等重要功能；并明确国家专业化高端智库要为决策提供咨询，要在理论上进行探索，要有效引导舆论，服务社会公众，发挥国际交流作用。

2015年10月29日，党的十八届五中全会正式提出“实施哲学社会科学创新工程，建设中国特色新型智库”。

2015年12月1日，国家高端智库建设试点工作会议明确提出高端智库的基本职责是服务国家决策，围绕国家发展战略，提升咨政建言能力，以科学咨询支撑科学决策。高端智库应在阐发中国理论、贡献中国智慧方面走在前列；要树立高度的理论自觉和理论自信，保持应有的学术追求和学术担当，全面深入地总结中国实践、提炼中国经验，用中国理论回答中国问题，用中国话语解读中国道路，更好地在国际上发出中国声音，让世界真正读懂中国，为人类文明进步提供中国思想、中国价值。

2016年5月17日，总书记在哲学社会科学工作座谈会上提出，智库建设要把重点放在提高研究质量、推动内容创新上；要加强决策部门同智库的信息共享和互动交流，把党政部门政策研究同智库对策研究紧密结合起来，引导和推动智库建设健康发展、更好发挥作用。

国家高端智库的特点。《关于加强中国特色新型智库建设的意见》中明确提出，高端智库应是“国家亟需、特色鲜明、制度创新、引领发展”，就是要坚持高端定位，有突出的专业特色，有较强的理论和政策创新能力，以高质量原创性的研究成果引领经济社会发展。

国家高端智库要为决策提供智力服务，必须具备5个特点：一是围绕政府决策，提出可操作的建议，研究战略性、全局性、前瞻性、储备性的政策问题；二是引导社会舆论，发挥“资政启民”作用，阐发中国理论、贡献中国智慧，解读宣传国家政策，引导社会预期；三是搭建国际交流平台，开展智库研究合作，配合国家对外战略开展对外交往活动，在世界舞台上能更加鲜明地展现“中国思想”，响亮地提出“中国主张”，及时地发出“中国声音”，能在国家战略决策中，提出具有独创性、重要性的知识贡献、思想贡献；四是具有一支国际视野高水平的专家团队，能在国际智库思想交流中提供中国的思想和智慧；五是有完善高效的运行机制，为智库研究提供内部管理的制度保障。

提供精准依据

决策咨询研究需要大数据分析的信息化技术作支撑。《国家高端智库管理办法（试行）》对高端智库的信息化建设提出了明确要求，一要具有功能完备的信息采集分析系统，拥有专业资料室和网站；二要利用大数据、云计算等技术，加强专业数据库、案例库和信息系统平台建设，为决策咨询研究提供必要的信息和技术保障。

智库信息化建设需要专业化的大数据服务。信息系统、专业数据库、大数据分析是专业高端智库开展问题研究分析的基础工具，是结合定量分析与定性分析为政府决策提供科学咨询和政策建议的信息基础。大数据时代，专业化分工使智库可以不必自己专门建设所需要的数据库、网络信息系统，进行大数据分析，可以将需求外包给专业数据信息服务公司和网络服务公司，而智库应将精力更多地专注于决策咨询服务上。

大数据在智慧旅游中的应用研究 篇3

2014年1月21日,国家旅游局宣布今年宣传主题为“美丽中国之旅——2014智慧旅游年”。智慧旅游的核心是服务。智慧旅游作为一种新兴的旅游发展理念,其本质就是满足游客多元化的信息需求和体验需求,智慧旅游建设的成败也必须由游客的亲身体验和评价判断为根本标准。而将大数据分析等新兴技术引入到智慧旅游系统的建设中,对于提升我国旅游行业形象和服务管理水平具有重要意义,同时也有利于促进经营管理创新,为旅游服务行业引入全新的可持续发展模式[2]。

大数据——智慧旅游,二者已不可避免的产生了交汇。因此,围绕游客需求,建立基于大数据的智慧旅游公共服务平台,不仅利于提高游客在旅游活动中的便利性与自主性,提高旅游企业和旅游目的地管理水平与接待能力;更有利于为游客提供可定制、多元化、人性化的旅游服务和前所未有的完美旅游体验,最终实现旅游体验的个性化、旅游服务的智能化与旅游管理的数字化。

1 总体设计

紧紧围绕“智慧旅游”的核心与实质(信息汇聚、数据分析、公共服务),按阶段、分步骤进行建设,打造以信息汇聚为基础,以大数据分析为支撑,以为游客提供优质的公共服务为目标的智慧旅游公共服务平台。改变游客的行为模式、企业的经营模式和主管部门的管理模式,让“智慧”为旅游产业转型升级增添新的动力,全面促进旅游业态升级、产品升级、管理升级、营销升级、服务升级。

2 建设原则

旅游与大数据的结合是一个全新的领域,智慧旅游也不是现代旅游业发展形态的终极模式,而需要不断扩充、发展、融合、完善和创新。将二者进行有机的结合,是一个不断探索,由点及面的过程。

2.1 从内部到外部

智慧旅游建设需要逐步树立“大旅游”格局,要将旅游所涉及的各类信息数据的汇聚、分析和应用从旅游行业内部扩展至行业外部,打破行业界限,建立与涉旅行业主管部门,如交通、气象等的长期协作机制,建立与电信、移动、联通等移动运营商的长期合作机制,建立与百度、去哪儿、携程等在线旅游企业的数据共享机制,将游客所关心、关注的各类数据信息进行有效的汇聚,解决大数据信息来源的同时,为下一步数据分析夯实基础。

2.2 从局部到全面

大数据、智慧旅游的建设都不可能一蹴而就,全国各省市旅游行业的发展也存在着较大的差异,因此,基于大数据的智慧旅游系统建设也需要有一个从局部到全面的过程。先期以局部为点,再逐步进行区域扩展,形成区域联盟,最终扩展至全国范围。

2.3 从试点到推广

大数据与智慧旅游的结合,在全国尚无先例,其建设过程是一个逐步摸索实践的过程,试点先行的步骤不能减少。要考虑到各地的实际情况、行业发展的潜力及旅游信息化发展的水平,在基础较好的地区开展先行试点工作,不断总结试点经验,推广经验做法。

3 系统的设计及功能

3.1 数据中心建设

旅游数据编目、交换及共享等方面出台地方标准,逐步规范各级旅游局数据中心建设,为区域旅游大数据建设奠定坚实基础。

(1)建立数据编目规范。

智慧旅游所涉及的信息数据范畴已远超出了传统旅游类数据所涉及的内容,扩展至互联网类、物联网类及其他类信息数据;游客所关注的信息已远超出旅游主管单位所管辖范围,扩展至公安、交通、测绘、环保、卫生和气象等其他涉旅单位主管的信息数据。故原有的数据编目规范已不能适应当前旅游大数据发展,亟需根据当前智慧旅游发展及游客的需要,进一步对现有数据编目规范进行扩充和修订。标准化的数据编目不仅在大数据分析中起到重要的信息汇聚作用,更是有利于提升数据之间的关联性,降低数据分析的复杂度,并大幅提高大数据分析的准确性。

(2)建立数据交换标准。

智慧旅游数据中心建设,应整合公安、交通、测绘、环保、卫生和气象等相关方面涉及旅游的数据,同时与百度、谷歌、淘宝等主要网络搜索引擎和旅游电子运营商及电信、移动和联通等运营商进行合作,建立社会数据和旅游及相关部门数据合一的旅游大数据资源,推行旅游的数字化管理,以达到与旅游业网络化、散客化、大众化的发展趋势相一致的目的。而与相关涉旅单位数据交换标准的建设,计划年内形成地方标准。

(3)建立数据共享标准。

智慧旅游数据中心建设的最终目的是要将汇聚的数据共享给旅游企业及游客,从而为游客提供更优质的服务。因此,需要建立数据共享的标准,从而可以让汇聚数据发挥作用。通过数据共享,旅游企业可以从企业内部管理系统着手,增强企业内部的数据化程度,进而改造优化内部管理流程;逐步通过对共享数据的分析和挖掘,指导和管理工作,如酒店更加精准地根据顾客特征和偏好推荐有吸引力的旅游产品和服务、旅游景区更好地进行客流疏导和调控、旅行社更方便地整合信息资源而开发出更有针对性和个性化的旅游线路产品等。

3.2 软件系统建设

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理和分析,只有通过分析才能获取更多智能的、深入的、有价值的信息。

(1)建立数据分析模型。

以游客旅游活动的六要素“吃、住、行、游、购、娱”为数据模型,根据实际情况建立横向和纵向的多维度进行扩张的分析模型,在大数据分析的可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据质量和数据管理等五个基本方面建立数学模型,依托旅游行业数据中心进行分析、推演和预测。

(2)建设监测预警系统。

旅游是一项庞大、复杂的经济社会活动,利用来自各方面的数据进行产业运行情况分析,进行产业运行监测,对产业实施有效管理,是推动旅游业科学发展、建设现代旅游产业的必要手段。因此,在数据汇聚及数据分析的基础上,设置科学合理的行业运行监测指标,运用科学化的手段对行业进行监测预警,防患于未然。

(3)建立应急指挥中心。

建立旅游应急指挥中心,推进旅游运行监管及应急指挥向数字化、网络化、自动化、标准化迈进。平时,中心作为旅游市场的综合管理平台,完善信息采集机制,整合各类旅游相关信息,急时,作为旅游应急指挥的控制中心,具备行业管理、监管调度、监测预警、应急指挥、信息发布等多项功能,逐渐形成“省一市一景区”四级一体的旅游运行监管及安全应急管理联动指挥体系,实现旅游应急管理“看的见、联得上、呼得应、调得动”的目标。

3.3 服务平台建设

在现代通信新技术的应用支撑下,在大数据的基础上,采用结构化系统,构建一个资源统筹、信息贯通、应用丰富的综合服务平台,以创新旅游管理、优化旅游资源利用、改善旅游体验、提升旅游服务。

(1)建立旅游咨询服务网站集群。

通过行业协会的主导作用,面向旅游企业建立省、市(州)、县(市、区)三级一体的旅游营销与咨询服务网站集群,整合全省旅游产品和旅游营销宣传信息,形成统一的对外营销推广和宣传体系,发布景点图片、旅游文化信息、景点天气预报等公共服务信息[3];采集汇总“吃住行游购娱”等旅游要素的相关资讯,建立政府一旅游企业—游客三位一体的交互式信息营销推广体系,为政府、旅游企业和游客提供旅游信息服务。

(2)研发移动终端咨询服务系统。

利用智能移动终端随时、随地、随身的优势,建立基于移动手持终端的营销及咨询服务系统,便于游客能通过智能终端及时享受到准确、体贴的旅游资讯及在线咨询服务。游客可根据实际需求,通过网络实时从数据中心提取信息,以实现导航、导游、导览和导购的智慧服务体验。系统还可让游客参与旅游过程的分享传播和旅游评价变得更加便捷[4]。

(3)打造旅游咨询服务体验中心。

构建政府主导的公共服务和企业主导的有偿服务联动模式。在机场、火车站、汽车站、高速公路服务区、商业集中区等游客集中区域分级、分类建设旅游咨询服务体验中心。各级旅游职能部门可积极协调发改、财政、交通等相关部门制定切实可行的激励政策,实施旅游咨询服务体验中心示范工程,引导各地旅游咨询服务体验中心快速、有序建设。

(4)建立统一的呼叫中心。

使用全国统一的12301旅游热线,作为对外提供多种旅游服务的门户,是整合各种旅游资源、支持多种接入方式、全面服务于公众的信息服务中心,主要服务内容应包括:热线咨询、营销推广、旅游投诉、旅游紧急救援和政策发布等。呼叫中心客户服务可以与“旅游营销与咨询服务网站”的在线客户服务进行有机融合。中心的建立必将极大地提高系统的公共信息服务能力,提升旅游系统的服务形象,为提高广大游客对旅游服务满意度做出贡献[4]。

4 系统应用试点

大数据与智慧旅游的结合,在全国尚无先例,其建设过程是一个逐步摸索实践的过程,试点先行的步骤不能减少。四川省旅游局自2012年以来,已在全国范围内率先完成了“四川旅游运行监管及安全应急管理联动指挥平台”、“四川旅游数据中心”、“四川旅游营销一体化体系”等多个重大系统建设,并与省交通厅、省气象局、省测绘地理信息局等涉旅单位签订了合作协议,与各移动运营商开展了数据共享合作试点,在大数据及智慧旅游建设方面积累了一定的基础和经验。

四川省旅游局利用三大移动运营商的大数据,对外省来川游客进行客源地分析和流量走势预测,帮助旅游管理部门做到事前预测预警、事中引导分流、事后精准营销。

5 结语

目前,智慧旅游已进入全面实施阶段,各级旅游主管部门和相关涉旅企业在智慧旅游建设过程中已逐步认识到了大数据所能发挥出的重要作用。对于各级旅游主管部门来讲,保证游客的安全出游是底线。跨新年上海外滩的踩踏事件,已给我们敲响了警钟,国家旅游局2015年1月1日发出紧急通知,要求各地举一反三,完善安全制度与应急预案,建立健全景区游客流量控制机制。四川在利用大数据进行客流预测预警方面做了一些有益的尝试并取得了一定的效果。下一步,如何利用大数据的技术和手段精准地为游客以及旅游地提供更好的信息服务,将成为系统研发的核心。

摘要：国家旅游局201 5年1月10日印发的《关于促进智慧旅游发展的指导意见》指出:建立门票预约制度、景区拥挤程度预测机制和旅游舒适度的评价机制。而预测机制及评价机制的建立需要相关数据分析应用作为支撑,而旅游数据具有较强的分散性,现有的行业统计方法及时性、有效性不强,对于预测和评价的支撑度不够。该文按照大数据分析应用的思路,构建了一个平台,通过对旅游行业相关数据进行有效整合,不仅可以为预测机制及评价机制的建立打下坚实的基础,还可以实现对旅游行业的监管调度,特别是在景区游客分流方面的应用,通过客流预测预警,防止黄金周游客拥堵事件的发生,提升旅游行业公共服务能力。

关键词：智慧旅游,大数据,预测预警,公共服务

参考文献

[1]张凌云,黎巎,刘敏智.慧旅游的基本概念与理论体系[J].旅游学刊,2012,27(5):66—73.

[2]杜鹏,杨蕾.智慧旅游系统建设体系与发展策略研究[J].科技管理研究,2013(12):44—49.

[3]张凌云.智慧旅游:个性化定制和智能化公共服务时代的来临[J].旅游学刊,2012(2):3—4.

大数据助力智慧旅游论文 篇4

目前, 随着人民生活水平的提高, 越来越多的人投入到各类旅游大军中, 近些年旅游市场呈现出爆炸式增长。尤其是以自驾游为代表的自助旅游增长势头最为明显, 而与此相适应的一站式旅游攻略服务系统却无法提供这种服务。

当前的旅游市场, 各省想对本省的旅游资源进行整合, 同时联合各旅游资源提供方, 想形成一个通用的统一平台, 方便用户在这个平台上快速定制自己的旅游攻略规划。目前正在研发的智慧旅游信息系统, 就是为了配合这种新的业务需求。

2旅游信息化软件中的难点和需要解决的问题

为资源方提供的包含门票、住宿、餐饮、交通一体化定制服务的系统, 目前国内还没有成型产品, 因为旅游公司是一个特殊的生产企业, 它类似于ERP那样的制造企业, 需要管理自己的库存, 合理安排生产能力, 但是它销售的产品又需要是一种在客户因临时有事导致的能够单独退其中某一种或者某几种的旅游产品, 同时在采购中, 因为集中采购可能会产生的优惠, 又会在退部分产品的时候产生额外的费用。所以它类似火车的买票系统, 但是其规则比火车买票系统更加复杂, 因为火车票系统是一个个资源单一采购, 而旅游产品的采购一环扣一环, 一次要同时采购多款不同类型的产品, 甚至会因为某些资源无法满足导致整个采购的失败, 所以智能旅游系统需要规划设计一个更合理精确的帮助用户进行快速采购的平台。

本文重点讨论的是如何利用用户传入的基本信息, 快速帮助用户确定其行程采购。

3智能旅游的信息参数模型

目前, 提供资源的服务方提供的资源信息大体分以下四类:

门票、住宿、餐饮、交通四要素, 其中每一个要素又细分为具体的资源提供者和资源属性。

图1是就住宿方提供的基本信息和必要属性, 我们定义一个住宿元素为

住宿—酒店1—[时间、数量、位置、价格、房型、星级];

同样, 可以定义门票元素为

门票—景点1—[时间、数量、位置、价格、票型]

餐饮的元素定义为

餐饮—饭店1—[时间、数量、位置、价格、餐型]

交通的元素定义为

交通—车辆1—[时间、数量、位置、价格、车型]

数据中四组基本数据选择的关联关系如下:

1、时间关联:门票、餐饮、住宿和交通需要为用户进行时间可能性的计算, 其时间可能性的一般关系为:

景区平均旅游时间-〉推荐入园时间-〉确定A景区

门票时间-〉计划用餐时间点-〉餐饮位置选择推荐〉餐形, 价格, 数量设定-〉住宿时间推荐-〉住宿地选择 (根据计划判断是就近入住还是到下一个旅游点附近入住) -〉确定入住酒店星级, 房型, 价格-〉下住宿订单。

2、位置关联性:就是要合理地为用户选择和推荐基于旅游目标的餐饮和住宿。

3、价格与质量的关联:目前的酒店、票型、餐型和车型都是做为服务质量因素被引入到系统, 同价格有关联关系, 对用户游玩的选择有重要影响。

4、数量和折扣的关联关系:采购数量, 尤其是批量采购的时候会产生数量和折扣的关联关系。

其他隐型的关联关系如下:

时间和折扣的关系:旺季的价格上扬和淡季的价格打折。

位置和价格的关系:距离景区的位置远近范围和住宿位置的地段价格分析。

用户可以选择的动态旅游信息自动生成的参数选项, 根据优先级选择的排序如下:

1、计划目的地选择和时间安排;

2、计划的费用;

3、计划的交通方式和住宿地的选择习惯以及基本质量。

系统根据这三个参数, 为用户选择和决定合理的旅游行程规划单, 该计划单包括:

1、每日门票预定及安排;

2、每日餐饮住宿安排;

3、每次交通的预定和安排;

4、总费用明细以及价格折扣明细;

5、推荐基于时间基础的价格优惠计划。

4信息分析的模型

为了达到上述规划的计算目标首先要定义一个良好的库存管理基础, 库存是整个旅游能级计算的基础。

整个库存系统主要采用树形结构管理数据的信息, 其中库存管理接口定了所有的旅游元素的基础要素, 包括商品提供商名称、价格属性、数量属型、时间属性、位置属性和产品质量属性这些基本元素。

库存组合定义, 定了那些商品可以组合在一起进行销售, 形成一套服务, 组合定义是一个带有递归性质的结构, 即库存能够反复组合, 形成更加复杂和丰富的产品体系, 库存组合这种模型非常适合统计价格和折扣处理。

具体库存的信息, 根据具体的类别进行了一个分类排列, 这里是库存管理具体的分类数据存放处理。

库存管理动态结构是处理动态商品的库存信息的, 旅游库存的一个特点就是产品是每天自动产生新的有效产品, 这样就能进行产品的预定和能力计算。

虽然商品在设定的时候是同构的, 但是具体的一个订单下到库存, 必须产生一个实际的库存商品编号, 系统利用商品的特性和时间信息形成一个商品流水编码用于记录分配掉的商品作为销售商品进行管理。

为了确保多个系统并发的数据访问, 库存控制系统采用了分表和操作对象的集群控制以提高数据访问的效率。

订单处理系统是建立的在库存基础上对具体订单进行管理的部分, 订单系统主要负责判断库存是否足够, 同时将订单分解成具体商品的分类明细订单。

如图4所见, 订单系统提供了对外的订单处理接口。由流程管理模型控制的订单录入流程以及退单流程都使用订单对接口。订单对接接口传入的主要参数包括:旅游目的地、时间安排、住宿、餐饮和交通工具的要求。然后交给订单分解模块进行计算和具体的订单分解和整合。

1、订单系统的核心是订单分解模块, 订单分解模块的主要计算规则, 按照旅游客户选择的优先级进行排序选择, 即优先安排确认旅游门票的订购和库存按照日来分解, 选择过程是:

2、判断旅游目的地产品和时间端内是否有现成的组合旅游产品并能满足要求。并提供推荐。

3、在条件1不满足的情况下, 先计算门票信息在设定时间点的库存是否有, 预分配该库存。

4、根据用户选择的住宿的标准和价格和住宿习惯, 进行住宿和餐饮匹配, 并确认库存状态是否可用。

5、根据用户选择的交通方式, 如果有资源方提供的交通方式, 则进行确认和库存预定

6、2-4步中, 任何一步如果无法找到满足条件的库存, 则在每一步提示一个次优方案给用户选择, 释放刚才占据的资源, 准备重复2-4步, 进行下一轮计算。逐步求精。

7、列出计算的各资源单、价格、位置、质量、时间、数量的信息, 供用户确认。

库存信息具体扣除, 同时具体的各商品种类详细信息, 使用对接系统发表给具体负责接待的服务系统。

5结束语

智慧旅游系统是一个复杂度很高能够自动帮助用户设置旅游行程规划的云系统平台。这种选择是基于一系列的有优先级的选择规则。这些规则的选择和设定经过了市场和用户的调研, 具有相当准确的选择效果, 使用该系统后, 用户只需要输入自己的旅游计划, 就可以从制作繁琐的旅游攻略解脱出来, 并能立即得到一个完整、高效、可行和经优化过的旅游行程方案, 极大节省了用户的宝贵时间, 帮助用户节约开支和成本。该系统的上线实施将会给旅游行业带来一种全新的用户体验模式。

摘要：智慧旅游是现在旅游行业发展的趋势, 目前国内还没有能满足旅游资源方要求的智慧旅游的平台系统。本文分析了智慧旅游软件中需要解决的技术问题和难点, 同时针对该行业的核心问题的信息处理模型进行了讨论。

关键词：智慧旅游,信息分析系统

参考文献

[1]李德仁, 龚健雅, 邵振峰.从数字地球到智慧地球[J].武汉大学学报 (信息科学) , 2010, (02) :127-132.

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大数据助力智慧旅游论文 篇5

计算机技术和网络技术为智慧旅游提供了物质支撑。信息技术已成为智慧旅游业包括其相关产业发展的重要因素之一, 互联网促进旅游业的不断转型就是其中一个实例, 而旅游业中消费者的行为和市场结构的改变更加倾向于依赖互联网的发展。当前, 互联网在我国的发展速度非常快, 与国外的先进水平相差无几, 智慧旅游概念的提出, 正是适应了这样一个客观的环境, 它的前景一定是非常乐观的。

二、智慧旅游的发展条件

当前, 不同的消费模式与服务类型, 如无线路由技术 (WI-FI) 、二维码扫描、移动查询搜索、移动钱包等。移动互联网相关技术与旅游资源相融合, 加速了传统产业转型的进程, 使得旅游业不断向吸引人眼球的高科技发展阶段前进, 使旅游业向方便、快捷、多元服务的方向发展, 为创造出更高的社会经济价值奠定了物质基础。

一方面, 移动互联网应用与“智慧旅游”是互相支持、相得益彰的关系, 使与旅游产业相关的移动手机APP和微信公众平台等不断改进获得更加好的用户体验与系统支持, 另一方面旅游者在依靠移动互联网的过程中也会产生各种需求和反馈, 从而又可为大数据研究提供资源。移动互联网、大数据以及其挖掘、“智慧旅游”三者相辅相成不断促进各自发展。

三、电子移动网络对旅游业的价值体现

根据以往的传统旅游业, 人们需要的旅游预订业务主要通过电话和网络来预定, 但在当前, 人们更多地选择通过移动设备来参与旅游的各种相关业务, 如去哪游、订购网络机票等业务, 速8、如家等快捷酒店业务, 并且这些旅游相关企业都开发出自己的APP程序来满足广大客户, 很大程度上又促进了电子移动网络应用于旅游业。

(一) 客户集群数量大、范围广, 基础条件好

互联网最善于处理数量大、范围广、分散而多元的信息。一张网网尽全国, 一张网网尽世界早已不是什么新鲜事。据权威部门统计, 2014年, 中国的手机网民的数量是5.5亿, 而整体网民则是7亿左右, 中国的智能手机市场经过多年的发展接近饱和, 网民的增长也逐渐趋于饱和。但随着4G技术的迅速普及和5G技术的研制以及国务院关于“互联网+”的政策实施, 互联网应用的丰富程度还会有大幅度的提高, 对广大人民群众的服务将会更周到、更具体、更丰富, 达到前所未有的水平。专家估计2016年, 我国智能手机的用户有可能接近8亿, 智能手机已经成为移动互联网的主角。

(二) 客户需求高, 对电子移动依赖逐步提高, 前景好

生活中的手机、平板电脑等便携移动设备成为人们生活中必不可少的需求, 即使在旅游过程中, 人们也愿意利用这些移动设备来查询信息, 并在微信、微博上分享照片等, 这也促进人们开始利用移动设备来进行旅游业务预订。移动设备在旅游业中的预订业务开始起步, 预订度假产品的用户比例还相对较少, 在无线技术不断革新, 用户消费习惯日趋改变, 需求持续提升的大前提下, 电子移动网络结合旅游业的模式发展前景优越。

四、大数据挖掘对于旅游业的必要性

在当今科学技术快速进步、社会经济大发展和信息化程度不断提高的大环境下, 大数据的应用逐渐多了起来, 并且其范围随之变广, 而当前中国的旅游行业在景区环境的不断建设与改进的过程中, 吸引了越来越多的人参与其中, 造就了我国旅游业的快速发展, 大数据的应用也受到了旅游行业的高度追捧, 有爆发式增长的趋势。

当前, 用户仅仅借助于移动设备上的相关APP和电子网页, 对目的地进行选择后, 系统将会自动弹出和旅游有关的衣、食、住、行等信息帮助用户进行规划, 但在有着海量信息的互联网上, 用户还不得不自己进行判断与筛选。同时旅游大数据及挖掘在旅游行业的应用也会给相关旅游企业和团队带来更多的优势, 帮助他们获取利益, 比如:游客运用数据的提供与分析会帮助相关企业选择合适的营销路线与策略、相关景点环境的检测会帮助游客更舒心地游览景区, 也可以帮助景区管理人员管理游客。

总之, 旅游大数据的挖掘对促进旅游业的发展起到积极的推动作用, 并吸引更多的游客参与到其中, 从而实现真正的“智慧旅游”。

五、总结