[发明专利]一种基于需求分类和主题分析的个性化旅行包推荐方法

摘要

一种基于需求分类和主题分析的个性化旅行包推荐方法，所述方法分析用户所输入的自然语言形式的需求，应用分词、需求分类提取等自然语言处理方法对用户需求进行处理和分类，得出用户的硬性需求、软性需求和负需求。进而利用LDA文档主题生成模型，通过主题相似度将旅行服务个体有效聚类到不同的服务领域中，进而与用户需求进行相似性匹配，以得出最为符合用户期望的服务列表。最后利用旅行包优化推荐算法进行旅行包的设计推荐：首先依据用户时间要求和服务优先级信息，得出旅行包景点集合；继而结合位置信息、偏好信息等确定旅行包酒店服务；而后根据路程函数L计算每天最优行程，并依据旅行包推荐指数排序旅行包；最后根据景点位置及用户偏好，选定旅行包餐饮服务。综合以上处理，即实现了为用户设计推荐最符合需求的个性化旅行包的目的。

主权项

1.一种基于需求分类和主题分析的个性化旅行包推荐方法，其特征在于，所述方法包含三个过程：1)基于关键词字典的用户需求分类过程，2)基于主题分析的备选服务集合搜索过程，3)基于路程最优化的旅行包推荐过程；其中1)基于关键词字典的用户需求分类过程包括以下两个阶段：(1)对用户输入的自然语言形式的需求进行分词处理；(2)根据关键词字典对提取的关键词进行需求区分，分别得到用户的硬性需求、软性需求和负需求；其中，旅行包是指整套的旅行解决方案，它将多个单独的旅行服务产品打包，以一个整体进行推荐，包含了旅行中的餐饮、住宿、交通和景点四大方面中的多个元素；硬性需求是指需要得到优先满足的旅行服务；软性需求是指用户希望得到的旅行服务；负需求是指用户不想得到的旅行服务；旅行服务是指单个的旅行产品，包括单个的景点、酒店和餐馆；2)基于主题分析的备选服务集合搜索过程包括以下三个阶段：(1)根据数据库中各服务的服务描述文档，利用LDA文档主题生成模型提取各服务到主题的概率分布，并存储在“服务——主题字典”库内；(2)根据得到的用户硬性需求和软性需求，基于LDA主题分析，并借助“服务——主题字典”库匹配得出与这些需求相似的备选服务列表；(3)在备选服务列表中，补充硬性需求中的服务，再剔除负需求中的服务，将硬性需求服务优先级标记为高，其他服务优先级标记为低，最终得到旅行包推荐的备选服务集合，以用于旅行包的生成和推荐；3)基于路程最优化的旅行包推荐过程包括以下四个阶段：(1)根据用户的天数要求以及上面得到的备选服务集合，生成备选的景点组合，得到备选的一系列旅行包，在旅行包的生成过程中，用户的硬性需求会得到优先的满足；(2)结合景点的地理位置信息及用户的偏好，选定旅行包中的住宿酒店；(3)根据路程确定每天最优行程，得到每个旅行包的预期路程，并结合优先级信息，计算旅行包推荐指数，排序旅行包；(4)根据景点位置及用户的偏好，为用户选定旅行途中的餐饮服务。