摘 要：互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及以及電子商務(wù)網(wǎng)站的興起，在線旅游信息搜索已經(jīng)成為旅游者制定出行計劃的主要途徑。但隨著在線旅游信息的大量增多，旅游者面臨這些爆炸式的旅游信息已經(jīng)無法做出決策。而旅游推薦系統(tǒng)就是解決信息過載的良好途徑。文章通過對國內(nèi)旅游推薦系統(tǒng)的相關(guān)文獻進行收集和整理，對旅游推薦系統(tǒng)的研究與設(shè)計進行概述，并對旅游推薦系統(tǒng)的方法與技術(shù)進行了歸納與整理，并對旅游推薦項目進行分類和綜述，最后對旅游推薦系統(tǒng)未來研究的挑戰(zhàn)和方向進行了分析，以期對有關(guān)學(xué)者了解旅游推薦系統(tǒng)的研究進展有所幫助。

關(guān)鍵詞：旅游推薦系統(tǒng)；方法與技術(shù)；推薦項目

一、引言

2017年1月22日，CNNIC發(fā)布第39次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》，截至2016年12月，在網(wǎng)上預(yù)訂過機票、酒店、火車票或旅游度假產(chǎn)品的網(wǎng)民規(guī)模達到2.99億，較2015年底增長3967萬人，增長率為15.3%?？梢姡诰€旅游發(fā)展迅速，但這對于旅游者并不一定是好的現(xiàn)象。因旅游者常被困在大量的信息和產(chǎn)品當(dāng)中，無法做出選擇。而旅游推薦系統(tǒng)則是解決信息過載現(xiàn)象的有效方法。它為用戶推薦符合其需求和偏好的旅游產(chǎn)品，以幫助用戶快速做出旅游決策。

筆者通過檢索中國知網(wǎng)電子期刊全庫，共收集到“旅游推薦系統(tǒng)”相關(guān)文獻100多篇，經(jīng)過篩選剩下69篇。國內(nèi)最早出現(xiàn)關(guān)于旅游系統(tǒng)推薦的文獻是在2006年，并正在成為當(dāng)前的研究熱點。從文獻的學(xué)科屬性來看，主要集中在計算機學(xué)科、地理學(xué)科、管理學(xué)科以及信息技術(shù)與旅游的交叉學(xué)科中。這主要是因為旅游推薦系統(tǒng)是推薦系統(tǒng)在旅游行業(yè)中的應(yīng)用之一，而推薦系統(tǒng)最初也是來源于信息抽取技術(shù)及信息檢索技術(shù)等與計算機緊密相關(guān)的領(lǐng)域，在實現(xiàn)這一系統(tǒng)時往往要用到這些與人工智能相關(guān)的理論與技術(shù)。國內(nèi)學(xué)者對旅游推薦系統(tǒng)的研究主要集中在旅游推薦系統(tǒng)的研究與設(shè)計、旅游推薦系統(tǒng)的方法與技術(shù)、旅游推薦項目的研究等方面。

二、旅游推薦系統(tǒng)的研究與設(shè)計

推薦系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于推薦書、文章、電影、電視節(jié)目、新聞、音樂網(wǎng)頁等。推薦系統(tǒng)最早的概念是利用電子商務(wù)網(wǎng)站向客戶提供商品信息和建議，幫助用戶決定應(yīng)該購買什么產(chǎn)品，模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。1997年AT&T實驗室提出了基于協(xié)同過濾算法的個性化推薦系統(tǒng)，在eBay、Youtube等大型電子商務(wù)網(wǎng)站等應(yīng)用廣泛。許多學(xué)者基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、LBSN（基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)）數(shù)據(jù)、上下文感知技術(shù)、約束、垂直搜索引擎、基于內(nèi)容的推薦技術(shù)和混合推薦技術(shù)、加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則、本體、3G手機、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)對旅游推薦系統(tǒng)進行研究和設(shè)計，向旅游者推薦滿足其需求的旅游包、旅游產(chǎn)品、旅游線路、旅游景點推薦及行程路線等。

陳傳敬的個性化的旅游推薦系統(tǒng)，根據(jù)移動用戶的偏好自發(fā)的為游客做出個性化的推送服務(wù)，幫助用戶找到最適合自己的酒店、景點、餐廳、娛樂場所、購物場所等。嚴杰的旅游電商個性化推薦系統(tǒng)，在大數(shù)據(jù)的精確分析基礎(chǔ)上，再將推薦結(jié)果以服務(wù)的展示形式推送到旅游電商的各個營銷環(huán)節(jié)，極大的推動了產(chǎn)品購買的轉(zhuǎn)化率。麻風(fēng)梅，高文的基于Internet平臺的安康旅游景點在線推薦系統(tǒng)，不僅幫助游客做出旅游決策；還可以提供給旅游企業(yè)和相關(guān)管理部門，使其更好的管理安康的旅游資源。姚海濤的旅游信息推薦系統(tǒng)，為游客提供各種旅游信息的查詢，使游客擁有一個準(zhǔn)備充分的出游計劃。

三、旅游推薦系統(tǒng)的方法與技術(shù)

1.基于內(nèi)容的推薦

根據(jù)用戶選擇的產(chǎn)品，向用戶推薦與該產(chǎn)品屬性相似的其它產(chǎn)品。這種技術(shù)是利用用戶的歷史內(nèi)容來產(chǎn)生用戶描述文件的，新的項目將會用于匹配用戶描述文件來發(fā)現(xiàn)最接近的項目。徐盼等認為應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的樸素貝葉斯方法可以為特定需求的用戶提供個性化路線推薦。黃飛龍通過收集用戶行為數(shù)據(jù)為用戶實時推薦所需信息，使用戶在有限時間內(nèi)游玩景區(qū)內(nèi)感興趣的景點，為用戶的游覽路線提供建議。

2.基于協(xié)同過濾的推薦

根據(jù)用戶對產(chǎn)品的偏好，將與該用戶偏好相似的其他用戶選擇的產(chǎn)品推薦給該用戶。協(xié)同過濾技術(shù)可以分為兩個子類：一是根據(jù)用戶的興趣進行協(xié)同過濾，二是根據(jù)產(chǎn)品的共性進行協(xié)同過濾。張偉偉等、鄭外輝、吳清霞等、麻風(fēng)梅、楊曉飛根據(jù)用戶興趣為用戶進行個性化的路線、景點或信息服務(wù)的推薦。侯新華等利用在線旅游網(wǎng)站上游客對旅游景點的評價數(shù)據(jù)，使用協(xié)同過濾算法為游客推薦旅游景點。李倩等利用互聯(lián)網(wǎng)上用戶口碑，為用戶推薦個性化的旅游計劃。曹陽考慮了用戶評論和各個用戶之間的回復(fù)關(guān)系及各個用戶之間回復(fù)的時間關(guān)系，提出了一種基于游客信息的協(xié)同過濾帖推薦方法。方瀟通過為目標(biāo)用戶建立鄰近用戶集來改進協(xié)同過濾的算法。史一帆等在協(xié)同過濾算法中引入景點標(biāo)簽，使得為用戶推薦的景點更準(zhǔn)確。

3.基于知識的推薦

這種方法通過對特定領(lǐng)域的知識指定規(guī)則進行基于約束的推薦和基于實例的推薦。王顯飛等提出一種基于約束的旅游推薦系統(tǒng)的設(shè)計方案，系統(tǒng)以會話的方式逐步啟發(fā)用戶的偏好和需要，可以為用戶提供更加準(zhǔn)確、個性化的旅游推薦服務(wù)[8]。方瀟、曾令偉等基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘經(jīng)典算法Apriori，為用戶推薦相關(guān)服務(wù)。張華、陳志剛等基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法，從海量數(shù)據(jù)庫中挖掘個性化信息，為旅游電子商務(wù)的用戶提供智能推薦。劉小燕等提出了基于增強學(xué)習(xí)技術(shù)的旅行會話推薦系統(tǒng)，幫助用戶進行互動式對話獲得目標(biāo)。虞娟基于本體CBR的旅游產(chǎn)品案例方法，為用戶推薦相似的旅游產(chǎn)品。

4.基于社會媒體的推薦

這種方法是利用集體智慧，將社會媒體中用戶間的社會關(guān)系或其它媒體數(shù)據(jù)運用于推薦中。AbdulMajid、劉義海、盧昕根據(jù)社會化媒體網(wǎng)站上（如Flikr網(wǎng)站）用戶上傳的帶有地理標(biāo)簽和時間信息的照片，和用戶的需求、興趣為用戶提供個性化的旅游路線、旅游信息和旅行計劃。劉艷等、胥皇等基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)上關(guān)于位置和活動的信息，建立地點和用戶偏好模型，根據(jù)用戶需求為用戶提供個性化的旅游景點、旅游包。

四、旅游推薦項目的研究

推薦系統(tǒng)應(yīng)用到旅游領(lǐng)域中，包括對旅游景點、酒店、餐館等單個旅游產(chǎn)品的推薦，也包括對旅游活動、旅游包、旅游目的地、旅游線路和旅游信息服務(wù)等涵蓋多產(chǎn)品、多項目的推薦。

1.單個旅游推薦項目

從搜集到的文獻中的內(nèi)容來看，單個旅游項目的推薦主要是對旅游景點、酒店的推薦，文獻并不多。胡喬楠、麻風(fēng)梅等、侯新華等、史一帆等、劉艷等、于蓓佳這些學(xué)者利用不同的技術(shù)和算法，為用戶推薦符合其要求和興趣的旅游景點。它考慮了用戶興趣偏好和景點流行度的CIAP通過設(shè)置相似用戶的景點推薦權(quán)值和景點流行度權(quán)值，得到最優(yōu)推薦結(jié)果。

2.組合旅游推薦項目

胡納納等根據(jù)用戶的興趣推薦用戶喜歡的旅游活動包括運動、景區(qū)、交通工具等。胥皇等通過交互地獲取用戶旅游意向，實時生成多個旅游包供用戶選擇。楊曉飛根據(jù)旅游者不同階段的興趣特征，向旅游者推薦目的地。方瀟依據(jù)用戶的歷史行為其推薦旅游行程，并能將推薦后的行程進行地圖可視化表達。

對于旅游路線的推薦，黃飛龍、曾令偉等、張華、吳春陽、呂紅亮等學(xué)者根據(jù)用戶數(shù)據(jù)和信息為用戶推薦滿足其個性化需求的旅游線路。鄭外輝考慮了游玩景點時影響旅客旅游體驗因素及旅游線路中影響游客旅游體驗因素，為游客推薦符合其口味的景點旅游路線。盧昕利用含有地理位置信息的照片以及游記所涵蓋的旅游信息，根據(jù)用戶的需求為用戶提供個性化的旅游路線規(guī)劃。尹華罡利用互聯(lián)網(wǎng)用戶分享的海量圖片數(shù)據(jù)通過挖掘用戶信息和行為為用戶提供個性化的路線推薦服務(wù)。

赫磊基于云平臺構(gòu)建了一個快捷、智能、實時地旅游信息推送系統(tǒng)。張晗的旅游服務(wù)智能推薦系統(tǒng)，能夠根據(jù)用戶所提出的需求，結(jié)合用戶的注冊信息和瀏覽記錄，智能地推薦旅游信息服務(wù)。許文雕利用云計算、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對景區(qū)進行智能管理。郁嬌嬌將云模型的短時交通流預(yù)測模型以及交叉口信號優(yōu)化的模型應(yīng)用智能旅游系統(tǒng)中，為游客推薦行駛的最佳路線，減少出行時間，縮減出行費用。佘新偉在J2EE平臺實現(xiàn)旅游服務(wù)推薦系統(tǒng)為游客提供旅游景點推薦、旅游行程規(guī)劃、旅游線路推薦等服務(wù)及旅游相關(guān)信息查詢服務(wù)。

五、旅游推薦系統(tǒng)研究的展望

1.旅游推薦系統(tǒng)的實時性

因為用戶興趣偏好以及對旅游需求會隨著時間、地點、身體狀況以及心情等的變化而變化，目前的推薦技術(shù)還沒有考慮到這一點，所以下一步的研究就是隨時跟蹤捕捉到用戶興趣偏好和旅游需求的變化，根據(jù)其變化實時的向用戶推薦旅游相關(guān)內(nèi)容。

2.旅游推薦系統(tǒng)的針對性

大部分的推薦方法是基于一些對用戶和項目的描述文件的理解來生成評價，而沒有充分地利用用戶的交互歷史和其他可獲取的信息。而且現(xiàn)在推薦技術(shù)因為缺乏基本的見解而沒有能力模仿人的意見與用戶進行交互。因此充分利用用戶的歷史信息和增強與用戶交互的能力進而提高旅游推薦服務(wù)的的針對性是下一步研究的方向。

3.旅游推薦系統(tǒng)的多元性

傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)僅僅是根據(jù)用戶和產(chǎn)品的信息，而沒有考慮其他的上下文信息，這些信息可能對旅游推薦是非常關(guān)鍵的。推薦系統(tǒng)在產(chǎn)品推薦中必須考慮時間、地點、用戶的同伴等，如推薦一個旅游包，應(yīng)該考慮時間、地點、用戶跟誰一起去旅行、旅行條件和限制以及其他上下文信息等。規(guī)劃最合適的旅行計劃必須同時考慮幾個因素，如景點的訪問、當(dāng)?shù)鼐频甑倪x擇、旅游預(yù)算的計算等。因此，旅游推薦系統(tǒng)從單一性向多元性發(fā)展是下一步的研究重點。

六、結(jié)論

因為網(wǎng)絡(luò)信息的爆炸式增長使得旅游者無法做出選擇。而旅游推薦系統(tǒng)從紛繁復(fù)雜的旅游數(shù)據(jù)中分析和挖掘出有用的信息，方便快捷的將最大程度滿足用戶需求和偏好的旅游產(chǎn)品推薦給用戶，使用戶快速做出正確的旅游決策。本文從旅游推薦系統(tǒng)的研究設(shè)計、方法與技術(shù)、推薦項目以及研究展望四個方面對國內(nèi)外旅游推薦系統(tǒng)做了綜述和分析。從整體來看，國內(nèi)關(guān)于旅游推薦系統(tǒng)的研究起步較晚，來自旅游專業(yè)的文獻并不多。隨著旅游業(yè)和信息技術(shù)的發(fā)展，旅游者的需求多種多樣，旅游推薦系統(tǒng)未來面臨的挑戰(zhàn)也更大，急需旅游界、信息技術(shù)界等更多學(xué)者的關(guān)注和探討。

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作者簡介：王月星（1992.10- ），女，河南商丘人，鄭州大學(xué)旅游管理學(xué)院2015級碩士生，研究方向：旅游規(guī)劃