[发明专利]基于人工智能的跨境文旅推荐方法、装置和设备

说明书

本申请提供一种基于人工智能的跨境文旅推荐方法、装置和设备，方法包括，获得目标用户的旅游需求意向；利用聚类算法对多个历史用户的旅游需求意向进行分类，得到由多个用户类簇组成的目标分类模型，并根据目标用户的旅游需求意向，在分类模型中确定出目标用户所属的用户类簇；将所属用户类簇中各个历史用户和相应的跨境文旅推荐方案作为训练数据集构建分类决策树；分别利用每一个验证数据集对分类决策树进行剪枝操作，得到多个剪枝后分类决策树；利用最优的剪枝后分类决策树分析目标用户的旅游需求意向，以确定目标用户的跨境文旅推荐方案；展示跨境文旅推荐方案。本方案根据用户提供的需求，可以智能推荐给客户提供更有效的跨境文旅推荐方案。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于人工智能的跨境文旅推荐方法、装置和设备。

背景技术

近年来，跨境文旅业态与其他产业不断融合，人民群众的精神文化需求已由过去缺不缺、够不够的层面转向到好不好、精不精的层面。越来越多的旅客选择跨境旅游，但是旅客无法高效、直接了解有哪些跨境景区可以选择，以及选择在哪个时间段跨境旅行。旅客需要花大量时间去旅行社或者线上网站查询资料，浪费人力和财力。

发明内容

基于上述现有技术的问题，本发明提供一种基于人工智能的跨境文旅推荐方法、装置和设备，以使跨境文旅服务流程更加高效和可靠。

本申请第一方面提供一种基于人工智能的跨境文旅推荐方法，包括：

获得目标用户的旅游需求意向；其中，所述旅游需求意向包括个人喜好，区域风险等级，法律风险，配套设施，特色景物，退税服务和金融服务；

利用聚类算法对多个历史用户的旅游需求意向进行分类，得到由多个用户类簇组成的目标分类模型，并根据所述目标用户的旅游需求意向，在所述分类模型中确定出所述目标用户所属的用户类簇；

将所述目标用户所属的用户类簇中各个历史用户，以及所述各个历史用户的跨境文旅推荐方案作为训练数据集，构建分类决策树；

获得多个验证数据集，并分别利用每一个所述验证数据集对所述分类决策树进行剪枝操作，得到多个剪枝后分类决策树；其中，所述验证数据集包括多个历史用户和所述多个历史用户的跨境文旅推荐方案，并且，每一个所述验证数据集均与所述训练数据集不同；

利用最优的剪枝后分类决策树分析所述目标用户的旅游需求意向，以确定所述目标用户的跨境文旅推荐方案；

向所述目标用户展示所述跨境文旅推荐方案。

可选的，所述利用聚类算法对多个历史用户的旅游需求意向进行分类，得到由多个用户类簇组成的目标分类模型，包括：

对预设时间段内的所有历史用户的旅游需求意向执行N次随机抽取，得到N个分类数据集；其中，每一个所述分类数据集均包括M个所述历史用户的旅游需求意向；

针对每一个所述分类数据集，利用聚类算法对所述分类数据集的各个旅游需求意向进行分类，得到所述分类数据集对应的多个用户类簇；

针对每一个所述分类数据集，计算所述分类数据集的各个用户类簇的相似度评分；

在各个所述分类数据集中，选中对应的各个用户类簇的相似度评分总和最高的分类数据集，将选中的所述分类数据集所对应的各个用户类簇组合为目标分类模型。

可选的，所述向所述目标用户展示所述跨境文旅推荐方案之后，还包括：

获得所述目标用户针对所述跨境文旅推荐方案的申请单；

确认所述申请单和所述目标用户的相关信息，并向所述目标用户展示支付界面，以提示所述目标用户支付所述跨境文旅推荐方案的相关费用。