● 摘要
近几年智能手机和移动互联网的快速发展，各种旅游服务出现从手机终端通过移动互联网接入的服务形式，即移动应用或WAP网站。智能手机的各种传感器数据为游客提供上下文感知服务提供了可能。其中基于所感知的信息，可以辅助游客为已规划的旅游行程进行自适应演化，所以如何利用移动互联网和智能手机的优势，结合游客的历史信息，为游客提供上下文感知的行程推荐及演化服务，成为旅游服务提供商和学术界共同的研究热点。目前围绕旅游行程的研究主要集中在行程组合和规划上，即基于一些评价指标，用启发式算法生成一条符合用户给定约束条件的较优行程路线。他们只基于静态的初始条件进行行程规划，没有在游客游玩过程中，动态的感知行程上下文，辅助游客即时演化行程，而且现在研究的行程粒度主要是景点间的路线，很少研究景点内部的行程规划，所以游客很难按照规划好的时间游玩各个景点。本文针对上述的问题，提出一种从景点间和景点内两个粒度层面，根据游客行程上下文，辅助游客演化旅游行程的机制。首先，我们明确研究的行程活动和影响事件的类型并给出行程有效性定义。其次，从景点间层面，提出一种基于游客照片的行程发现和演化方法。最后，从景点内层面，提出一种基于游客照片和GPS历史轨迹的游览路线发现和生成方法，这个方法包含一种改善的照片聚类算法，使之能够更有效的发现景点内部的兴趣点。在上述研究的基础上，本文设计并实现了一套旅游行程辅助系统，包含线下数据处理、旅游行程引擎和Android客户端，随后通过案例分析，对本文实现的系统的有效性进行了验证。