基于用户画像下的在线旅游行程攻略推荐方法

陈浩昕　谢雅丹

摘 要：随着互联网技术的发展，在线旅游已拥有最大的旅游市场，如何为庞大的用户群描绘用户画像，从而推荐与之匹配的旅游服务，是在线旅游企业进行精准营销的重要技术手段。本文将构建基于大数据的旅游用户画像，为在线旅游行程攻略推荐提供行之有效的可操作方法。

关键词：大数据;用户画像;在线旅游

引言

“大数据”一词最早于2008年9月在《Nature》出版的专刊“Big Date”[1]提出，一面世便受到了学术界、各国政府与各企业的广泛关注。Google、Facebook等企业最先在大数据分析领域进行了研究，根据用户基础行为数据，提出了一系列算法与模型，使大数据分析可以在多个领域的广泛应用变为可能。

随着社会的发展，旅游业已成为全球经济中发展势头最强劲和规模最大的产业之一。如何将大数据与旅游发展相结合，是在线旅游企业的研究重点。本文将基于大数据下用户画像，给予在线旅游行程攻略推荐的几种方法。

1基于在线旅游软件的独特用户画像构建

用户画像一词，最早由Alan Cooper在《软件创新之路》（1988）一书中提出。他认为，用户画像是根据用户人口统计信息、社交关系、偏好习惯和消费行为等信息而抽象出来的标签化画像，是真实用户的综合原型[2]。传统的基于用户画像的旅游情景化推荐，将基层用户数据输出为用户画像标签，采取协同过滤方法，结合用户情景信息建立了不同景点的推荐模型。

但旅游行程攻略不同于简单的景点，需要对用户（推荐主体）与行程（被推荐对象）进行标签化，再进行标签间的相关性分析。……