智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)

智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)摘要 近年來，中國旅游業(yè)經(jīng)歷了風雨兼程的挑戰(zhàn)與變革。原有的旅游服務提供方式和內(nèi)容被迫進行調(diào)整，這也催生了新的旅游模式和消費習慣。然而，隨著疫情控制的持續(xù)進展和社會經(jīng)濟活動的有序恢復，旅游業(yè)正在逐漸回暖并展現(xiàn)出強勁的復蘇勢頭。這種復蘇并非簡單的回歸，而是在新的社會經(jīng)濟背景下，呈現(xiàn)出前所未有的復雜性和多元性。在這種新的形勢下，旅游業(yè)亟需進行數(shù)字化和智能化的轉型升級，以提高服務的質量和效率，更好地滿足游客的新需求。然而，面對日益增長和多元化的游客需求，目前中國旅游行業(yè)在理解和滿足游客個性化需求方面，尤其是在大眾旅游市場上，仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)。如何提供個性化的服務，如何在大數(shù)據(jù)時代更準確地把握游客的需求，如何在競爭激烈的市場環(huán)境下保持競爭力，成為行業(yè)面臨的關鍵問題。為了應對這一挑戰(zhàn)，本研究提出了一個基于Django框架的智慧旅游游客數(shù)字畫像系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于游客視角，深度解析游客行為，將游客畫像分解為游客特征信息、情景表征信息和要素稟賦信息三個關鍵維度。首先，通過對五千條包括搜索記錄、預訂記錄、行程記錄和評價反饋等游客數(shù)據(jù)進行采集和清洗，通過統(tǒng)計分析和詞頻分析等方法，深度挖掘得到游客特征信息和情景表征信息。這些信息包含了游客的基本屬性、旅行習慣、消費偏好和評價反饋等多元信息，為全面把握游客需求提供了實證基礎。接著，引入分類、回歸、聚類等多種機器學習方法，對游客數(shù)據(jù)進行深度分析，充分挖掘群體游客的情感表達和個性化需求，從而獲取了要素稟賦信息。這些信息幫助揭示了游客的行為模式和預期滿足度，從而使旅游服務能夠更加精準地滿足游客的個性化需求。在構建游客畫像的基礎上，究設計了一個基于Django框架的智慧旅游畫像系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過計算游客特征信息和情景表征信息的相似度，完成了游客畫像的精確構建。此外，系統(tǒng)使用了SQLite數(shù)據(jù)庫來存儲和管理這些游客數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的安全性和穩(wěn)定性。為了使得畫像結果更為直觀和易于理解，本研究在網(wǎng)頁端采用了Matplotlib和Seaborn進行數(shù)據(jù)展示，而在電子屏上則使用了ECharts進行展示。這些可視化工具不僅增強了游客畫像的直觀性，也使得旅游服務提供者能更輕松地利用這些畫像來改善他們的服務。本研究有望推動中國旅游業(yè)的數(shù)字化轉型，滿足旅游業(yè)在疫情背景下向智慧、個性化方向發(fā)展的需求。該系統(tǒng)不僅有助于提升旅游服務水平，還能為旅游行業(yè)規(guī)劃和管理提供新的思路，具有深遠的實踐意義和廣闊的應用前景。關鍵詞：景區(qū)畫像，自然語言處理，機器學習，數(shù)據(jù)可視化SmartTourismTouristDigitalPortraitConstructionSystemAbstract Inrecentyears,China'stourismindustryhasexperiencedbothchallengesandchangesintheconstructionofadigitalportraitsystemforsmarttourismtourists.EspeciallyundertheimpactoftheCOVID-19epidemic,people'stravelisseverelyrestricted,andtheoperationmodeofthetourismindustryandthedemandoftouristshaveundergoneprofoundchanges.Theoriginalwayandcontentofprovidingtourismserviceshavebeenforcedtobeadjusted,whichhasalsogivenrisetonewtourismmodelsandconsumptionhabits.However,withthecontinuousprogressofepidemiccontrolandtheorderlyrecoveryofsocio-economicactivities,thetourismindustryisgraduallyrecoveringandshowingstrongrecoverymomentum.Thisrecoveryisnotasimplereturn,butpresentsunprecedentedcomplexityanddiversityinthenewsocio-economiccontext.Inthisnewsituation,thetourismindustryurgentlyneedstoundergodigitalandintelligenttransformationandupgradingtoimprovethequalityandefficiencyofservicesandbettermeetthenewneedsoftourists.However,facingtheincreasinganddiversifieddemandfortourists,theChinesetourismindustrystillfacesmanychallengesinunderstandingandmeetingthepersonalizedneedsoftourists,especiallyinthemasstourismmarket.Howtoprovidepersonalizedservices,howtomoreaccuratelygrasptheneedsoftouristsintheeraofbigdata,andhowtomaintaincompetitivenessinthefiercelycompetitivemarketenvironmenthavebecomekeyissuesfacedbytheindustry.Toaddressthischallenge,thisstudyproposesadigitalportraitsystemforsmarttourismtouristsbasedontheDjangoframework.Thesystemdeeplyanalyzestouristbehaviorfromtheperspectiveoftouristsanddecomposestouristportraitsintothreekeydimensions:touristfeatureinformation,scenariorepresentationinformation,andfactorendowmentinformation.Firstly,bycollectingandcleaning5000touristdata,includingsearchrecords,reservationrecords,itineraryrecords,andevaluationfeedback,andusingstatisticalanalysisandwordfrequencyanalysismethods,wedeeplyminetouristfeatureinformationandscenariorepresentationinformation.Thisinformationincludesdiverseinformationsuchastourists'basicattributes,travelhabits,consumptionpreferences,andevaluationfeedback,providinganempiricalbasisforcomprehensivelygraspingtouristsneeds.Subsequently,variousmachinelearningmethodssuchasclassification,regression,andclusteringwereintroducedtoconductin-depthanalysisoftouristdata,fullyexploringtheemotionalexpressionandpersonalizedneedsofgrouptourists,andthusobtainingfactorendowmentinformation.Thisinformationhelpsrevealthebehavioralpatternsandexpectedsatisfactionoftourists,enablingtourismservicestomoreaccuratelymeettheirpersonalizedneeds.Onthebasisofconstructingtouristportraits,asmarttourismportraitsystembasedontheDjangoframeworkwasdesigned.Thissystemcompletestheaccurateconstructionoftouristportraitsbycalculatingthesimilaritybetweentouristfeatureinformationandscenerepresentationinformation.Inaddition,thesystemusesaSqlitedatabasetostoreandmanagethesetouristdata,ensuringthesecurityandstabilityofthedata.Inordertomaketheportraitresultsmoreintuitiveandeasytounderstand,thisstudyusedMatplotlibandseabornefordatadisplayonthewebpage,whileEchartswasusedfordisplayontheelectronicscreen.Thesevisualizationtoolsnotonlyenhancetheintuitivenessoftouristportraits,butalsomakeiteasierfortourismserviceproviderstoutilizetheseportraitstoimprovetheirservices.ThisstudyisexpectedtopromotetheDigitaltransformationofChina'stourismindustryandmeetthedemandoftourismindustrytodevelopinasmartandpersonalizeddirectionunderthebackgroundoftheepidemic.Thissystemnotonlyhelpstoimprovetheleveloftourismservices,butalsoprovidesnewideasfortheplanningandmanagementofthetourismindustry,withprofoundpracticalsignificanceandbroadapplicationprospects.Keywords:Scenicportraits,Naturallanguageprocessing,machinelearning,Datavisualization第PAGEIII頁共=13\*ROMANXIII頁目錄1緒論 11.1研究的背景和意義 11.1.1研究背景 11.1.2研究意義 11.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 31.3研究內(nèi)容 51.4論文的組織結構 62理論與技術分析 72.1智慧旅游 72.2游客數(shù)字畫像理論 82.2.1用戶畫像的概念 82.2.2游客數(shù)字畫像的構建 82.3B/S架構 92.4數(shù)據(jù)分析 102.4.1K-means聚類算法 102.4.2分類算法 112.4.3預測回歸 122.5Django框架 132.6Echarts可視化 142.7SQlite數(shù)據(jù)庫 153智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)的相關分析 173.1總體需求分析 173.2系統(tǒng)業(yè)務流程分析 183.3系統(tǒng)功能分析 183.3.1用戶模塊 193.3.2可視化模塊 193.3.3共同屬性模塊 204智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)的設計與實現(xiàn) 234.1系統(tǒng)總體方案設計 234.1.1系統(tǒng)設計原則 234.1.2系統(tǒng)結構設計 244.2數(shù)據(jù)庫設計 244.2.1數(shù)據(jù)庫結構設計 244.3項目開發(fā)方法及環(huán)境部署 264.4系統(tǒng)設計與實現(xiàn) 264.4.1個人中心模塊 264.4.2可視化中心模塊 294.4.3數(shù)據(jù)分析模塊 314.4.4系統(tǒng)安全模塊 325系統(tǒng)測試與結果分析 345.1測試方案分析與選擇 345.1.1測試方法選擇 345.1.2測試流程設計 345.1.3測試內(nèi)容 345.2測試環(huán)境搭建 365.3功能測試及結果分析 365.3.1系統(tǒng)功能實現(xiàn) 365.4系統(tǒng)測試 445.4.1單元測試 445.4.2系統(tǒng)測試 445.4.3測試用例 446總結與展望 466.1總結 466.2展望 47附錄A 49附錄B 50參考文獻 51致謝 54第38頁共45頁緒論研究的背景和意義研究背景隨著全球信息技術的快速發(fā)展，特別是大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新興技術的不斷突破，我們已經(jīng)進入了一個信息爆炸的時代。在這個時代，數(shù)據(jù)被視為新的石油，對于各個行業(yè)的發(fā)展都具有巨大的推動力。其中，旅游業(yè)是一個數(shù)據(jù)密集型的行業(yè)，大量的數(shù)據(jù)被生成、收集、處理和應用，從而使得旅游業(yè)的服務質量和效率得到了顯著的提升。這種以數(shù)據(jù)和智能技術為基礎的新型旅游形式，被稱為智慧旅游REF_Ref8498\r\h[1]。目前，旅游業(yè)發(fā)展如火如荼，其在國民經(jīng)濟中的重要性日漸顯現(xiàn)。隨著人民生活水平的提升，游客的消費行為呈現(xiàn)出日益多元化的趨勢。在這樣的背景下，旅游業(yè)的轉型和升級正在全國各地快速進行。然而，旅游市場的競爭亦隨之加劇，使得從業(yè)人員對景區(qū)服務質量和游客反饋的關注程度愈加高漲。為此，景區(qū)方面開始重新對景區(qū)進行定位。除了滿足游客的基本需求之外，他們更致力于挖掘和發(fā)展景區(qū)的特色元素，以推動景區(qū)的良性發(fā)展。對于游客而言，旅游的六大要素——吃、住、行、游、購、娛，是出游過程中的基本需求REF_Ref9641\r\h[2]。然而，隨著消費者個性化需求的不斷出現(xiàn)，景區(qū)需要更加積極地提升服務水平。這種變化，要求景區(qū)在滿足基本需求的同時，逐漸改變其發(fā)展理念，更加關注游客的個性化需求信息，以便更好地滿足游客，提高景區(qū)的吸引力和競爭力。旅游景區(qū)要想在大量復雜的需求中提高服務質量，就必須要順應數(shù)字化時代的趨勢。在這樣的局勢下，游客數(shù)字畫像REF_Ref10751\r\h[3]（DigitalPortraitofTourists）類型的大數(shù)據(jù)分析應用平臺則成為了各大旅游景區(qū)的首選。它通過采用大數(shù)據(jù)和人工智能，將游客的行為、消費習慣、評價和社交等各個方面進行全面和動態(tài)的數(shù)字化，形成一種精準的游客畫像。為旅游企業(yè)和目的地提供個性化的旅游服務和推薦，提高旅游服務的質量和效率。研究意義理論意義將智慧旅游游客數(shù)字畫像系統(tǒng)的研究作為主題進行深入探討，會在各個理論領域中發(fā)揮重要影響。首先，此類研究可以顯著深化我們對旅游行為理論的理解。這一理論是旅游研究的核心，對于理解游客的需求、行為和偏好至關重要。游客數(shù)字畫像系統(tǒng)的建立，是基于大量的實際旅游行為數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能揭示游客的行為模式和規(guī)律，因此在理論上提供了新的視角和實證依據(jù)。同時，這項研究也將豐富消費者行為學領域。消費者行為學是營銷學的重要組成部分，對消費者的購買行為以及影響購買行為的各種因素進行研究。游客是特定的消費者群體，他們的行為既受到普遍的消費者行為規(guī)律的影響，也有其特定的影響因素，因此，深入理解游客的行為，將有助于我們在具體環(huán)境下更好地應用消費者行為理論，同時也可能揭示出消費者行為學中未被充分注意的重要因素REF_Ref10842\r\h[4]。此外，構建游客數(shù)字畫像系統(tǒng)的過程中，大數(shù)據(jù)和人工智能理論的應用是至關重要的。大數(shù)據(jù)和人工智能是構建數(shù)字畫像系統(tǒng)的核心技術，因此，這項研究將對大數(shù)據(jù)和人工智能理論的發(fā)展有所貢獻REF_Ref11368\r\h[5]。最后，這項研究也將推動智慧旅游理論的發(fā)展。智慧旅游是旅游業(yè)發(fā)展的新趨勢，其發(fā)展需要理論的指導和支持。構建游客數(shù)字畫像系統(tǒng)是實現(xiàn)智慧旅游的重要手段，因此，這項研究將有助于建立和發(fā)展智慧旅游的理論，尤其是關于如何利用新興技術提升旅游服務質量和效率的問題，具有重要的理論價值。實踐意義從旅游企業(yè)的角度，游客數(shù)字畫像提供了深入理解和滿足游客需求的方式。企業(yè)通過收集和分析游客的數(shù)據(jù)，獲取關于游客行為、喜好、需求等方面的深入洞見。這使得旅游企業(yè)能夠提供更精準、更個性化的服務，提升服務質量，增加游客滿意度，并優(yōu)化運營效率，降低運營成本REF_Ref14924\r\h[6]。同時，這些信息還可以幫助企業(yè)優(yōu)化旅游產(chǎn)品設計和推廣策略。企業(yè)能夠根據(jù)游客數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)不同游客群體的特點和偏好，從而針對性地設計和推廣旅游產(chǎn)品。在技術方面，構建游客數(shù)字畫像系統(tǒng)需要運用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新興技術。這些技術的應用不僅提升了系統(tǒng)的性能和效率，還在推動旅游科技創(chuàng)新的路上起到了催化作用，有助于旅游企業(yè)更好地應對市場的變化和挑戰(zhàn)，促進整個旅游業(yè)的數(shù)字化和智能化進程REF_Ref11691\r\h[7]。從游客的角度看，智慧旅游游客數(shù)字畫像系統(tǒng)的建立也將帶來實質性的好處。系統(tǒng)能夠根據(jù)游客的個人信息和行為數(shù)據(jù)提供更加個性化、符合自身需求的旅游服務和產(chǎn)品，提升旅游體驗，增加滿意度，同時，游客數(shù)字畫像的應用還可以幫助實現(xiàn)旅游業(yè)的可持續(xù)發(fā)展REF_Ref12073\r\h[8]。通過對游客流量、行為等的實時監(jiān)控和預測，可以有效地管理和保護旅游資源，減少對環(huán)境的影響，為游客營造一個良好的旅游環(huán)境，同時也保障了他們未來的旅游需求。綜合看來，智慧旅游游客數(shù)字畫像系統(tǒng)的研究在實踐中具有深遠的影響。它不僅是旅游企業(yè)提供優(yōu)質服務、推動科技創(chuàng)新的重要工具，也是游客享受更好旅游體驗、實現(xiàn)旅游業(yè)可持續(xù)發(fā)展的有力保障。這一領域仍有許多待解決的問題和挑戰(zhàn)，但其廣闊的發(fā)展?jié)摿颓熬盁o疑是巨大的。國內(nèi)外研究現(xiàn)狀“用戶畫像”起源于交互設計之父艾倫庫珀提出的“Persona”概念，即通過數(shù)據(jù)來分析用戶目的、行為以及觀點差異，以此為依據(jù)將用戶分成具有不同典型特征的類型，并給每種類型取名、賦予可視化照片、一些人口統(tǒng)計學要素和場景描述，形成一個人物原型REF_Ref12416\r\h[9]。隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展和成熟，基于數(shù)據(jù)的“用戶畫像”得以廣泛應用于各個領域，并成為國內(nèi)外學者研究的熱點。在國外，用戶畫像的研究得到了廣泛的關注和深入的探索。學者們在不同領域開展了豐富多樣的研究，涵蓋了電子商務、社交媒體、醫(yī)療健康、金融、旅游等多個行業(yè)。Tumasjan、Sprenger和Sandner等人REF_Ref14265\r\h[10]通過分析Twitter上用戶發(fā)表的推文（140個字符），來揭示與政治情緒相關的信息，利用機器學習和自然語言處理技術，對推文進行情感分析和政治傾向性判別，并構建了與用戶相關的政治情緒畫像。他們通過這些畫像，能夠預測選舉結果，并提供對政治候選人和政治事件的洞察和分這為政治研究、輿情分析和社會科學提供了一種新的數(shù)據(jù)來源和分析方法。Wang,Y、Huang,L、和Wang,X等人REF_Ref17233\r\h[11]提出了一種基于深度學習的框架，他們利用深度學習算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），對用戶在社交網(wǎng)絡上的行為數(shù)據(jù)進行建模和學習。通過這個框架，他們能夠捕捉用戶在社交網(wǎng)絡中的行為模式和趨勢，從而預測用戶未來的行為。他們通過分析用戶之間的關系、社交圖譜以及用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，構建了一個全面的用戶畫像，并利用深度學習模型進行行為預測。Datta研究團隊REF_Ref17295\r\h[12]分析了用戶在社交網(wǎng)絡中的行為數(shù)據(jù)，如活躍度、互動頻率、內(nèi)容偏好等，通過深度學習模型進行建模和學習，并通過模型研識別用戶流失的潛在模式和特征，進行準確的流失預測。他們通過分析用戶的行為軌跡和社交關系，構建了用戶的個性化畫像，并利用深度學習模型進行流失預測和風險評估。Karamshuk該研究團隊REF_Ref17390\r\h[13]利用用戶在社交媒體上的地理標簽和活動數(shù)據(jù)，結合地理推斷算法和機器學習技術，推測用戶的家庭所在地，為個性化推薦和位置相關服務提供更精準的支持?；谏缃幻襟w數(shù)據(jù)的用戶畫像方法可以有效地推斷用戶的家庭位置。通過結合地理信息和用戶行為數(shù)據(jù)，可以準確地識別用戶的家庭所在地，并為位置相關的個性化服務提供更好的用戶體驗。同樣，用戶畫像的研究在國內(nèi)得到了廣泛的關注和深入的研究。他們通過分析用戶的購買歷史、瀏覽行為、興趣偏好、社交關系、醫(yī)療記錄和金融狀況等多維度數(shù)據(jù)，利用機器學習、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能等實現(xiàn)了用戶畫像的一次又一次飛躍。張丹REF_Ref17902\r\h[14]提出了一種基于Stacking雙層學習框架和預訓練模型ZEN的用戶畫像構建方法，利用多模型融合技術預測用戶多維屬性標簽，實現(xiàn)對用戶特征的提取和標簽的預測，從而建立全面、立體的用戶形象。楊煥REF_Ref17951\r\h[15]也提出當下的大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)驅動設計模式要求設計師學會利用數(shù)據(jù)分析洞察用戶需求并指導和驗證設計。該方法從原理作用和數(shù)據(jù)分析框架的角度來展開用戶畫像構建，其中原理分析部分試圖將定性信息轉化為定量信息，并通過理解和視覺化用戶目標形成用戶畫像的維度，再通過問卷調(diào)查+訪談+行為數(shù)據(jù)挖掘的方式聚類分析用戶數(shù)據(jù)，最終整合形成用戶畫像。李佳蓓REF_Ref18010\r\h[16]在她的研究中，深度探索了設計多維度用戶畫像的方法。她提出了一種基于Spark的離線和實時混合推薦算法，這個算法獨特的地方在于它既使用了離線數(shù)據(jù)進行計算，又結合了實時數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，使得用戶推薦更具時效性和準確性。這種推薦算法在解決系統(tǒng)在新用戶加入時所面臨的冷啟動問題，以及在數(shù)據(jù)稀疏時的難題，都表現(xiàn)出了顯著的效果。倪建偉等人REF_Ref18693\r\h[17]也在用戶畫像的構建方法上有所突破。他們借助網(wǎng)絡設備中的多源訪問日志，設計了一種全新的用戶畫像構建架構。這種架構以知識數(shù)據(jù)庫為基礎，并結合指紋匹配技術，使得用戶畫像在全面性和準確性上都超越了現(xiàn)有的模型構建方法。這種方法不僅將各種源的數(shù)據(jù)進行了有效的整合，還準確地識別了每個用戶的獨特指紋，從而更全面，更準確地描繪出用戶的畫像。陳曦的研究REF_Ref18957\r\h[18]則側重于基于用戶行為數(shù)據(jù)和用戶在金融機構中的級別信息的預測分析。他分別運用了隨機森林、CART樹和邏輯回歸三種不同的機器學習算法進行分析。結果發(fā)現(xiàn)，在這三種算法中，隨機森林的分類效果最佳。而在用戶分群方面，陳曦主要采用了ElkanK-means算法，將用戶劃分為四類群體。不僅如此，他還進一步使用了支持向量機回歸（SVR）預測算法對用戶的存儲能力進行預測，最終獲得了高準確率的預測結果。這些方法的使用，使得用戶行為和級別信息的預測分析在實際應用中顯得更具可行性和準確性。在智慧旅游的領域，用戶畫像的運用已經(jīng)成為一個重要的研究方向。通過用戶畫像，我們可以更深入地理解游客的需求和行為模式，以提供更精準和個性化的旅游服務。在過去的幾年中，研究人員已經(jīng)使用了各種方法和技術來創(chuàng)建和使用用戶畫像。例如，一些研究通過收集和分析社交媒體數(shù)據(jù)，了解游客的喜好和旅游行為。這些研究通常使用文本分析和情感分析等技術，以抽取和理解用戶在社交媒體上發(fā)布的內(nèi)容，另一些研究則更關注使用機器學習和人工智能技術來預測游客的行為。這些預測可能包括游客可能去的目的地，他們可能喜歡的活動，以及他們可能在何時何地進行這些活動。這種預測能力可以幫助旅游提供商提前準備，更好地滿足游客的需求。然而，盡管在這個領域已經(jīng)取得了一些進展，但智慧旅游中用戶畫像的運用仍面臨一些挑戰(zhàn)。其中一個主要的挑戰(zhàn)是如何處理和分析大量的用戶數(shù)據(jù)。這需要強大的數(shù)據(jù)處理能力，以及復雜的分析和機器學習算法。用戶畫像在智慧旅游的運用仍然是一個充滿挑戰(zhàn)和機會的研究領域。隨著技術的進步和數(shù)據(jù)的增長，我們期待在未來看到更多的創(chuàng)新和進步。研究內(nèi)容本文旨在研究旅游企業(yè)數(shù)據(jù)分析領域的分類、聚類和回歸機器學習方法，并基于Django框架構建一個系統(tǒng)，以支持旅游企業(yè)進行數(shù)據(jù)分析工作。研究內(nèi)容包括以下方面：分類算法：探索和應用各種分類算法，如決策樹、支持向量機（SVM）、隨機森林等，以解決旅游企業(yè)在數(shù)據(jù)分析中的分類問題。通過對歷史數(shù)據(jù)的分析和訓練，建立分類模型，用于對旅游數(shù)據(jù)進行分類預測，如客戶分群、市場細分等。聚類算法：研究和應用聚類算法，用K值聚類和高斯聚類對旅游企業(yè)的數(shù)據(jù)進行聚類分析。通過發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相似性和聚集模式，為企業(yè)提供更深入的洞察和決策支持。回歸分析：探索和應用回歸分析方法，如線性回歸、多元回歸等，對旅游數(shù)據(jù)中的相關變量進行建模和預測。通過建立回歸模型，預測旅游業(yè)績、需求趨勢、市場份額等指標，為企業(yè)提供決策參考和業(yè)務優(yōu)化建議。系統(tǒng)開發(fā)：基于Django框架，設計和開發(fā)一個旅游企業(yè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)集成了分類、聚類和回歸算法，提供數(shù)據(jù)導入、預處理、模型訓練和結果展示等功能。通過可視化的界面和交互操作，使企業(yè)用戶能夠輕松進行數(shù)據(jù)分析和決策支持。幫助旅游企業(yè)更好地理解和利用數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析方法和系統(tǒng)工具，提供數(shù)據(jù)驅動的決策支持，優(yōu)化企業(yè)運營和市場策略。通過實證分析和實驗評估，驗證所提方法和系統(tǒng)的有效性和可行性，為旅游企業(yè)數(shù)據(jù)分析領域的發(fā)展和應用做出貢獻。論文的組織結構本文一共分為六個章節(jié)，各章節(jié)的內(nèi)容如下：第一章是緒論部分：主要介紹論文的研究意義和背景，結合文獻對國內(nèi)外性能分析方法和性能指標數(shù)據(jù)相關研究現(xiàn)狀進行詳細介紹，最后介紹本文主要的研究內(nèi)容。第二章是相關理論和技術，這一部分主要闡述了在本研究中所用到的核心技術和理論，這其中包括但不限于機器學習算法，Django框架，以及數(shù)據(jù)庫等。對這些理論和技術的詳細介紹為后續(xù)章節(jié)的研究提供了必要的理論支持和技術基礎第三章是系統(tǒng)分析，我們從面向智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)性能分析的實際功能需求出發(fā)，設計了平臺的總體架構，并詳細規(guī)劃了各功能模塊。每個模塊的設計思路也在這部分得到了深入的闡述，以期能更好地實現(xiàn)功能。第四章是系統(tǒng)構建與設計：對于智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)設計的各個功能模塊，開始進行內(nèi)容填充，并進行功能模塊的持續(xù)性優(yōu)化，加入特定的設計內(nèi)容和技術實現(xiàn)。第五章是系統(tǒng)實現(xiàn)與系統(tǒng)測試，這一章節(jié)主要展示了系統(tǒng)的實現(xiàn)過程和最終效果，同時，我們對系統(tǒng)的各項功能進行了詳盡的測試，通過分析和總結測試結果，我們可以驗證各個模塊的功能是否完整，是否能有效地達到預期的效果。第六章是總結與展望：回顧并總結論文的工作內(nèi)容以及成果，分析當前工作中存在的主要問題，對面向智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)的性能分析系統(tǒng)未來可進一步研究的工作進行展望。

理論與技術分析智慧旅游智慧旅游的興起與發(fā)展離不開智慧城市提供的豐富條件，這也使得旅游地區(qū)的數(shù)字化建設成為智慧旅游發(fā)展的關鍵基礎。智慧旅游是由旅游城市和城市旅游演化而來，其主要服務對象是游客，與智慧城市的服務對象有所區(qū)別REF_Ref19744\r\h[19]。從2010年開始，“智慧旅游”這一概念開始受到人們的關注，江蘇省鎮(zhèn)江市更是在這個時期率先啟動了“智慧旅游”項目，標志著智慧旅游正式步入實質性的發(fā)展階段。自此以后，關于旅游智慧化的新思維不斷涌現(xiàn)，學術界對智慧旅游領域的關注也日益增多。盡管目前在我國，智慧旅游還處于初級階段，人們對于這一概念的定義還沒有達成統(tǒng)一，但以下是一些有關智慧旅游的重要觀點，如表2.1所示。表2.1相關學者提出的智慧旅游定義作者(時間)概念曹志斌2014-03智慧旅游是利用現(xiàn)代先進信息通信技術，通過有效整合社會資源與旅游資源，為游客提供全面的、優(yōu)質的、高效的服務，顯著提升旅游服務質量的旅游發(fā)展模式。李云鵬、胡中州2014-05智慧旅游為旅游者個體所接受的泛在化的旅游信息服務，使旅游者能夠獲得高效便捷及人性化的一種旅游服務。Gretzel、Werthner和Koo等2015智慧旅游是旅游地通過充分搜集來自各方面的相關數(shù)據(jù)信息，利用先進技術將本地旅游資源進行數(shù)字化處理，并向游客提供高效的智慧化服務，從而增進游客的旅游體驗的一種旅游形式。王路路、孫斌、畢治方等2018智慧旅游是一種借助先進現(xiàn)代信息技術及設備的全面的、長期的和可持續(xù)發(fā)展的旅游發(fā)展模式。張偉2020“智慧旅游”是將綜合應用各種現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)及相關信息處理技術引入到旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展當中，從而使游客獲得高度整合的旅游資源和服務的一種全新的旅游形態(tài)。游客數(shù)字畫像理論用戶畫像的概念有學者們從三個角度對用戶畫像進行了定義。首先，用戶畫像的構建需要收集相關用戶數(shù)據(jù)信息，這是構建用戶畫像的前提條件和基礎依據(jù)。其次，用戶畫像與市場需求密切相關，在實際項目任務中，根據(jù)符合市場需求的目標用戶進行畫像技術的總結歸納，可以高效地完成任務。因此，用戶畫像需要體現(xiàn)業(yè)務特點。最后，通過數(shù)學建模的方式構建用戶畫像，當想要深入剖析用戶隱藏信息時，需要處理大批量的用戶數(shù)據(jù)，并利用可視化技術將數(shù)據(jù)展示給用戶，以展示其價值和用途REF_Ref20273\r\h[20]。另外，其他學者將用戶畫像定義為基于大數(shù)據(jù)的一種標簽化表示方法，用于展現(xiàn)用戶的基本信息和各類需求行為信息。通過對海量基礎數(shù)據(jù)的歸類和歸納，將各類信息以標簽形式分類，形成全面展現(xiàn)用戶信息的模擬用戶全態(tài)。這種形式被稱為用戶畫像。游客數(shù)字畫像的構建通過在平臺中收集用戶的年齡、性別以及旅行偏好等數(shù)據(jù)信息，結合商業(yè)旅游網(wǎng)站年度公布的用戶分析報告數(shù)據(jù)信息，利用景點與用戶畫像建立的耦合關系，分析隱含的用戶心理，構建用戶旅游偏好二維矩陣模型，生成用戶個性化旅游畫像，滿足用戶的個性化需求，具體如表2.2所示。表2.2構建的四種方法構建方法特點局限性設計與思維數(shù)據(jù)取決于調(diào)查問卷，比較容易解釋本體無法保證數(shù)據(jù)的真實性對人工太過依賴本體或概念獲取過程易理解需分析每個領域內(nèi)容需對應領域專業(yè)知太過耗時主題或話題不用再局限位置能具化表述關聯(lián)信息模型中無法引入用戶本體特征情感分析存在不定性興趣或偏好基于相似度進行畫像構建非關鍵詞匯的影響變低不能實時更新基于用戶歷史數(shù)獲取興趣偏好行為或日志充分利用用戶的個性化信充分利用不同用戶的相似行為對非理性因素不能很好處理不能很好的解決數(shù)據(jù)的稀疏性多維或融合綜合考慮用戶多維特征多維分析信息間的關系計算量大且復雜維度太大。通過參考分析以上六種構建方法，依據(jù)用戶的歷史訂單數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、評分信息等，得到用戶畫像。B/S架構B/S架構，也被稱為瀏覽器/服務器架構，是一種優(yōu)雅而靈活的網(wǎng)絡系統(tǒng)設計模式。它以Web瀏覽器作為用戶的接口，并利用HTTP協(xié)議作為通信橋梁，實現(xiàn)了用戶和服務器之間無縫的互動。在這個架構中，Web服務技術如HTTP、HTML、CSS、JavaScript以及AJAX發(fā)揮了關鍵作用，而后端編程語言（例如Java、Python和PHP）以及數(shù)據(jù)庫技術（例如MySQL和Oracle）則提供了強大的數(shù)據(jù)處理和業(yè)務邏輯實現(xiàn)能力如圖2.1所示。圖2.1B/S結構三層模型相較于需要用戶在本地設備上安裝專門客戶端軟件的C/S（客戶端/服務器）架構，B/S架構提供了顯著的優(yōu)勢。用戶無需下載或安裝任何特定應用程序，僅通過網(wǎng)絡瀏覽器即可輕松接入服務。這極大地簡化了用戶體驗，同時也降低了維護和更新的復雜度，因為所有的應用邏輯和數(shù)據(jù)都集中存儲在服務器端。B/S架構和C/S架構如表格2.3所示。表2.3C/S架構與B/S架構對比表C/SB/S硬件環(huán)境專用網(wǎng)絡廣域網(wǎng)/局域網(wǎng)安全要求用戶群體固定，有較強的信息安全的控制能力廣域網(wǎng)面對用戶群不可知，局域網(wǎng)部署則可提高信息安全性軟件重用差瀏覽器即可，易拓展系統(tǒng)維護升級維護困難開銷小，方便升級問題處理集中分散用戶接口與操作系統(tǒng)密切相關可跨平臺使用，瀏覽器即可信息流交互性低交互密切針對智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)，B/S架構顯得尤為契合。其易用性、便于維護的特性以及跨平臺的優(yōu)勢，與智慧旅游環(huán)境的需求相得益彰，無論游客使用何種設備或操作系統(tǒng)，都可以輕松接入并享受服務。而且，服務器端集中處理數(shù)據(jù)和應用邏輯，也有助于統(tǒng)一管理游客的數(shù)字畫像并實時進行更新。在這個框架下，我們能夠構建出更靈活、更易用并能滿足游客需求的智慧旅游系統(tǒng)。數(shù)據(jù)分析K-means聚類算法Means聚類算法，有時也被稱為Lloyd-Forgy方法，近些年在機器學習和數(shù)據(jù)挖掘領域大放異彩。然而，這個算法并非近年才出現(xiàn)，它最初在1957年作為脈沖碼調(diào)制技術被提出，那時候，它更多地被應用于信號處理領域。跳到1967年，“K-Means”這個專有術語被J.MacQueen首次引入。而后在1982年，貝爾實驗室對外公開了這個聚類算法的詳細實現(xiàn)REF_Ref20881\r\h[21]。盡管K-Means算法已經(jīng)有了相當長的歷史，但它仍然保持著在數(shù)據(jù)科學領域的持久影響力，表現(xiàn)出了它的強大適應性和持久價值。K-means是一種無監(jiān)督的機器學習算法，被廣泛用于數(shù)據(jù)聚類分析。K-means聚類的核心理念在于通過多次迭代，確定K個聚類的中心點，目標是最小化所有數(shù)據(jù)點到其所在聚類中心點的距離平方和。具體實現(xiàn)的方式是，首先隨機選擇K個數(shù)據(jù)點作為初始中心點，然后將各個數(shù)據(jù)點劃歸到最近的中心點所代表的聚類。在劃歸完所有數(shù)據(jù)點之后，對每個聚類，重新計算其中心點，也即該聚類中所有數(shù)據(jù)點的平均值。然后，以新計算的中心點為基礎，再次進行數(shù)據(jù)點的劃歸操作，如此反復，直至聚類中心點的變化趨于穩(wěn)定。這兩步不斷迭代，直到中心點不再顯著變化或達到預設的迭代次數(shù)為止。主要有以下步驟：(1)輸入聚類數(shù)據(jù)集，令L=1，根據(jù)需求選擇K個聚類中心Mx(L)，x=1，2，3．．．，K，L是每個輪次的聚類中心；(2)計算每個對象與L之間的歐氏距離D(Yi，Zx(L))，i=1，2，3，…，根據(jù)結果就近選擇類群；(3)令L=L+1，基于聚類后的數(shù)據(jù)集計算新的聚類中心；(4)若f(L+1)-f(L)<theta，則準則函數(shù)收斂，算法結束，否則繼續(xù)第(2)步。在智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)中，我們可以利用K-means聚類算法將游客根據(jù)他們的旅游行為和喜好進行分組，比如旅行的頻率、目的地的選擇、消費水平等。通過這種方式，我們可以為不同的游客群體提供更個性化的服務和推薦，提升游客的旅游體驗和滿意度。同時，這種方法還能幫助旅游服務提供者更好地理解他們的客戶，并優(yōu)化旅游產(chǎn)品和服務的設計和推廣。分類算法分類算法，有時被視為統(tǒng)計學中的一種基礎預測模型，近些年在機器學習和數(shù)據(jù)挖掘領域有著廣泛的應用。然而，這個算法并非近年才出現(xiàn)，它最初在19世紀被提出來解決生物學和醫(yī)學中的一些問題，那時候，它更多地被應用于統(tǒng)計學領域。跳到1951年，邏輯回歸這個專有術語被D.R.Cox首次引入。而后在1972年，Cox公開了這個分類算法的詳細實現(xiàn)REF_Ref23849\r\h[22]。盡管邏輯回歸算法已經(jīng)有了相當長的歷史，但它仍然保持著在數(shù)據(jù)科學領域的持久影響力，表現(xiàn)出了它的強大適應性和持久價值。分類算法是一種監(jiān)督學習算法，廣泛應用于各類數(shù)據(jù)的分類預測任務中。其主要目標是通過學習一個模型，能夠根據(jù)輸入的特征數(shù)據(jù)預測出數(shù)據(jù)的類別。具體來說，分類算法首先需要一個已標注類別的訓練數(shù)據(jù)集。在這個數(shù)據(jù)集中，每個數(shù)據(jù)點包含一組特征和一個類別標簽。分類算法通過學習訓練數(shù)據(jù)的特征與類別之間的關系，建立一個預測模型。然后，當有新的數(shù)據(jù)點輸入時，可以根據(jù)這個模型和數(shù)據(jù)點的特征，預測出數(shù)據(jù)點的類別。在本文中我們著重介紹KNN分類算法。K-最近鄰(k-NearestNeighbors)是一種基本的機器學習分類算法。它是基于實例的學習，也就是說，它并不直接學習一個模型，而是將所有的訓練樣本保存起來，然后在預測時找出最相似（最近鄰）的樣本來進行分類REF_Ref31357\r\h[23]?；驹硎牵簩τ谝粋€待預測的樣本，KNN算法會從訓練數(shù)據(jù)集中找出與其最近的k個樣本，然后根據(jù)這k個樣本的類別（通過多數(shù)投票方式）來預測待預測樣本的類別。以下是KNN的主要步驟：確定k值：k是一個用戶定義的常數(shù)，一般選擇一個較小的值。計算待預測樣本與訓練數(shù)據(jù)集中每一個樣本的距離：常用的距離度量有歐氏距離、曼哈頓距離等。選擇距離最小的k個點。根據(jù)這k個點的類別，通過投票機制（通常為多數(shù)投票）確定待預測樣本的類別。KNN算法的主要優(yōu)點是原理簡單，易于理解，無需參數(shù)估計和訓練過程；但它的缺點是計算復雜度高，尤其當樣本容量大或者維度高時，需要大量的存儲空間。而且，KNN對于特征的規(guī)模和分布敏感，因此在使用KNN之前，通常需要對數(shù)據(jù)進行預處理，如標準化或歸一化。此外，選擇合適的k值也是一個重要問題。如果k值太小，模型可能會過擬合；如果k值太大，模型可能會欠擬合。實踐中，k值的選擇通常通過交叉驗證來確定。在智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)中，我們可以利用分類算法來預測和分析游客的行為和需求。比如，我們可以根據(jù)游客的歷史旅游記錄和其他相關信息，預測游客可能感興趣的旅游目的地或活動，提供個性化的服務和推薦。此外，我們還可以根據(jù)游客的消費記錄和反饋，預測游客對于某項新的旅游產(chǎn)品或服務的接受程度，幫助旅游服務提供者進行產(chǎn)品設計和市場策劃。預測回歸預測回歸算法屬于監(jiān)督學習的一種，其廣泛應用在連續(xù)值預測任務中。它主要依賴于輸入特征集合來預測一個連續(xù)的輸出值。在具體實現(xiàn)上，算法首先需要一個標注了連續(xù)值輸出的訓練數(shù)據(jù)集。每一個數(shù)據(jù)點都有一組特征和一個連續(xù)的輸出值REF_Ref31726\r\h[24]。預測回歸算法通過學習這些數(shù)據(jù)點的特征與輸出值之間的關系，建立一個預測模型。然后，針對新的數(shù)據(jù)點，算法可以根據(jù)其特征以及已經(jīng)構建的預測模型，預測出該數(shù)據(jù)點的輸出值。實現(xiàn)預測回歸算法主要經(jīng)歷以下步驟：首先，需要準備一個標注了連續(xù)值輸出的訓練數(shù)據(jù)集，每個數(shù)據(jù)點都由一組特征和一個連續(xù)的輸出值構成。其次，選擇合適的預測回歸算法，如線性回歸、決策樹回歸或支持向量回歸等，并設置相應的參數(shù)。然后，使用選擇的算法和訓練數(shù)據(jù)集進行模型訓練。在訓練過程中，算法通過優(yōu)化某些評價指標，如均方誤差、絕對平均誤差等，學習特征與輸出值之間的關系。最后，訓練完成后，就可以得到一個預測模型，用于預測新數(shù)據(jù)點的輸出值。在智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)中，預測回歸算法可以被用于預測和分析游客的消費行為。例如，可以根據(jù)游客的旅游歷史、個人喜好以及其他相關信息，預測游客在未來一段時間內(nèi)的消費額度，從而提供更個性化的服務和推薦。此外，預測回歸算法還能幫助旅游服務提供者預測未來的業(yè)務趨勢，進而進行更好的業(yè)務規(guī)劃和決策。Django框架Django是一種高級PythonWeb框架，它的設計理念以數(shù)據(jù)庫為核心，引入了對象關系映射技術，從而使開發(fā)人員能夠直接使用數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，大大提高了開發(fā)效率。此外，Django不僅支持豐富且功能強大的第三方插件，便于開發(fā)者根據(jù)自身需求靈活選用，更重要的是，Django秉持敏捷開發(fā)和DRY（Don'tRepeatYourself）原則，這旨在幫助開發(fā)者減少冗余的工作，降低出錯的可能性[23]。這些優(yōu)秀的特性使Django在Web開發(fā)領域得到了廣泛的應用。它采用了模型-模板-視圖（MTV）的設計模式，可以使開發(fā)者專注于構建創(chuàng)新且有價值的Web應用程序。模型部分負責定義數(shù)據(jù)并負責數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫之間的交互。模板部分是構建HTML頁面或其他類型文檔的系統(tǒng)，以直觀、易于理解的方式描述了數(shù)據(jù)應如何在用戶界面中顯示。視圖部分則負責業(yè)務邏輯，處理用戶請求并返回響應。MTV（Model-Template-View）是Django框架采用的設計模式。這種設計模式使得應用程序的數(shù)據(jù)處理、用戶界面和控制流程被分離，從而實現(xiàn)代碼的模塊化和解耦REF_Ref32261\r\h[25]。以下是MTV各部分的詳細介紹：(1)Model（模型）：模型是Django應用程序中處理數(shù)據(jù)和業(yè)務邏輯的部分。模型通常定義了與數(shù)據(jù)庫交互的方法，并且描述了數(shù)據(jù)庫中的結構。每個模型通常對應數(shù)據(jù)庫中的一個表，并且在模型中定義的類屬性則對應于數(shù)據(jù)庫表的列REF_Ref32692\r\h[26]。模型還可以定義數(shù)據(jù)驗證規(guī)則、關聯(lián)關系等。(2)Template（模板）：模板是Django應用程序中處理用戶界面的部分。它的職責是將數(shù)據(jù)以一種對用戶友好的方式進行展示。模板通常是HTML文件，但也可以是其他的格式。在模板中，可以使用Django的模板語言來插入數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，控制視圖邏輯，進行條件判斷和循環(huán)等。(3)View（視圖）：視圖是Django應用程序中處理控制流程的部分。視圖的主要職責是接收用戶的請求，然后返回一個響應。在處理請求的過程中，視圖會確定需要使用的模型和模板，調(diào)用模型中的方法來處理數(shù)據(jù)，然后傳遞給模板進行渲染。選擇Django框架來完成智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)是由于其強大全面的功能、Python語言的易用性、快速開發(fā)的特性以及對安全性的高度關注。Django以“開箱即用”的方式提供了許多預構建的組件，使得開發(fā)者能夠專注于應用的核心功能，大大提高開發(fā)效率。同時，它也提供了許多關于安全的防護措施，確保應用程序的安全性。Echarts可視化ECharts，全稱“EchoCharts”，是一款由百度開發(fā)的開源數(shù)據(jù)可視化庫，它能夠以簡單、直觀、互動的方式，展示和分析大量的數(shù)據(jù)。它的靈活性和高度可定制性使得開發(fā)者可以輕松地創(chuàng)建各種復雜的視覺展示效果。它提供了豐富的圖表類型，包括折線圖、柱狀圖、餅圖、散點圖、雷達圖、地圖、熱力圖、樹圖、矩形樹圖、關系圖、平行坐標圖、桑基圖、漏斗圖、儀表盤、箱線圖等REF_Ref891\r\h[27]。這些圖表類型幾乎涵蓋了常見的數(shù)據(jù)可視化需求，為用戶展示和理解數(shù)據(jù)提供了極大的便利。除了圖表類型豐富，ECharts還具有許多強大的功能，如數(shù)據(jù)區(qū)域縮放、數(shù)據(jù)視覺映射、動態(tài)數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)量展示、混搭圖表類型、自定義系列等等。這些功能使得ECharts可以滿足各種復雜的數(shù)據(jù)可視化需求。在智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)中，ECharts可以用來將游客的數(shù)據(jù)以直觀、易理解的方式展示出來，從而幫助旅游服務提供者更好地理解他們的客戶，并基于此做出有效的決策。例如，通過ECharts，我們可以輕松地創(chuàng)建一個旅游熱點的地圖，或者展示游客的消費習慣、旅游頻率等數(shù)據(jù)，從而為旅游服務提供者提供有價值的信息。SQlite數(shù)據(jù)庫SQLite，一個開源的嵌入式關系數(shù)據(jù)庫，就是其中的一員。這款產(chǎn)品于2000年由D.RichardHipp發(fā)布，它以減輕應用程序管理數(shù)據(jù)的負擔，以及出色的可移植性、易用性、小巧、高效和可靠性為特點。SQLite直接嵌入到使用它的應用程序中，共享同一進程空間，而非運行在獨立的進程中。從外部看，SQLite并不顯現(xiàn)為一個傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDBMS)，然而在進程內(nèi)部，它確實是一個完整的、自包含的數(shù)據(jù)庫引擎。嵌入式數(shù)據(jù)庫的一大優(yōu)勢在于，由于客戶端和服務器在同一進程空間運行，程序不需要進行網(wǎng)絡配置或管理REF_Ref3771\r\h[28]。SQLite的數(shù)據(jù)庫權限依賴于文件系統(tǒng)，并無用戶賬戶的概念。此外，SQLite擁有數(shù)據(jù)庫級的鎖定功能，不需要網(wǎng)絡服務器。它占用的內(nèi)存和其他開銷極小，因此非常適合用于嵌入式設備。你需要做的只是將其正確地編譯到你的程序中，它的體系結構如圖2.2所示。圖2.2SQLite體系結構圖SQLite和MySQL都是出色的關系型數(shù)據(jù)庫，雖然在許多方面有所共同，但在構建智慧旅游游客數(shù)字畫像系統(tǒng)時，我們選擇了SQLite。這個決定主要基于以下考慮：SQLite，因其輕量級特性，可以直接嵌入到應用程序中，無需額外的數(shù)據(jù)庫服務器進行配置和維護。這大大簡化了系統(tǒng)架構和運維工作，降低了系統(tǒng)的復雜度。此外，盡管SQLite可能在性能上略遜于MySQL，但SQLite已經(jīng)完全能滿足我們對數(shù)據(jù)庫性能的需求。考慮到我們的系統(tǒng)數(shù)據(jù)量和并發(fā)需求并不大，SQLite的性能已經(jīng)足夠應對。SQLite的無服務器特性使其非常適用于構建輕量級的、易于維護的應用，這也是智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)的主要需求。

智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)的相關分析總體需求分析在系統(tǒng)的實施階段，需求分析是軟件定義環(huán)節(jié)，它位于軟件開發(fā)流程的起始位置。作為軟件工程前期的關鍵步驟，需求分析需要識別和明確當前市場的問題以及用戶需求，明晰軟件的目標和功能，并對系統(tǒng)的業(yè)務流程、數(shù)據(jù)流以及模塊用例圖等進行整理REF_Ref4104\r\h[29]。智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)基于Django框架，它旨在為旅游企業(yè)提供一種全面、便捷、高效的旅游服務工具。旅游企業(yè)只需要登陸到我們的系統(tǒng)，即可獲取相關的游客信息和旅游市場數(shù)據(jù)。這個系統(tǒng)能有效地收集、整合并分析旅游數(shù)據(jù)，包括游客的興趣、行為、消費模式等，幫助旅游企業(yè)更好地理解他們的目標客群，提供更適合的旅游產(chǎn)品和服務。此外，系統(tǒng)也能提供個性化的數(shù)據(jù)報告和市場預測，幫助旅游企業(yè)做出更明智的決策，提升他們的業(yè)務表現(xiàn)和旅游者的滿意度。近些年來，隨著全球經(jīng)濟的快速發(fā)展和生活水平的普遍提高，旅游業(yè)的繁榮興旺已然成為無可爭議的事實。無論是國內(nèi)還是國際，越來越多的人選擇通過旅游來度過他們的假期，尋找一種獨特的放松方式，享受異域的風情與人文。旅游的主要目的也從初步的欣賞自然風光轉變?yōu)閷で笕硇牡男蓍e和放松，尤其是深度體驗當?shù)鬲毺氐奈幕惋L情。這樣的大趨勢背景下，旅游企業(yè)們面臨著挑戰(zhàn)和機遇：他們需要更加精確和深入地理解游客的個性化需求，進而能提供更符合他們需求的服務，提升用戶滿意度，增強企業(yè)競爭力。目前，在智慧旅游游客畫像的發(fā)展下，市面上針對游客個性需求的應用軟件噴涌而出，如果按照功能劃分，可以分為咨詢、預訂、交通、分享四種類型[27]，主要功能如表3.1所示。表3.1旅游類應用功能介紹資訊行程規(guī)劃、提供旅游相關信息、目的地導覽預訂出行票務、酒店、門票、旅游產(chǎn)品預訂交通途中服務、地圖導航、公共交通分享行程記錄、旅程圖片視頻、經(jīng)歷經(jīng)驗分享系統(tǒng)業(yè)務流程分析本系統(tǒng)的主要任務是完成智慧旅游數(shù)字畫像構建系統(tǒng)的客戶端、服務器以及數(shù)據(jù)庫的設計開發(fā)與實現(xiàn)。在系統(tǒng)客戶端部分，旅游企業(yè)可以對國內(nèi)游客去往世界各地的旅游數(shù)據(jù)進行訪問和管理，系統(tǒng)的整體業(yè)務流程圖如下3.1所示。旅游企業(yè)打開系統(tǒng)后，可以瀏覽并管理各種旅游數(shù)據(jù)，包括游客的旅游行為和消費特征等。在服務器部分，系統(tǒng)會對數(shù)據(jù)進行深度分析，如聚類、分類、回歸等，識別并挖掘游客的共同特征。在數(shù)據(jù)庫部分，系統(tǒng)會對收集到的數(shù)據(jù)進行存儲和管理。分析結果最后會通過可視化的方式呈現(xiàn)出來，供旅游企業(yè)查看和決策?？偟膩碚f，該系統(tǒng)能夠幫助旅游企業(yè)更好地理解和服務游客，提高其業(yè)務水平和效率。圖3.1系統(tǒng)總體業(yè)務流程系統(tǒng)功能分析基于上文分析，本系統(tǒng)設計主要分為3個功能模塊，分別是用戶模塊、電子屏展示模塊、共同屬性模塊。系統(tǒng)總體模塊功能如下圖3.2所示。當然，本節(jié)會具體分析各個功能模塊的需求和邏輯。圖3.2系統(tǒng)模塊框架用戶模塊用戶模塊是智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)的關鍵組成部分，主要針對的用戶群體為旅游企業(yè)。首要功能包括企業(yè)賬戶的注冊與登錄。旅游企業(yè)需在注冊過程中提供基本信息，例如用戶名、密碼、電話等以創(chuàng)建賬戶。成功注冊后，旅游企業(yè)可使用賬戶憑據(jù)登錄系統(tǒng)，獲取到系統(tǒng)提供的各項服務，如游客數(shù)據(jù)展示，聚類分析，分類與回歸預測等信息。個人中心用例圖如圖3.3所示：圖3.3用戶模塊用例圖可視化模塊使用ECharts來完成數(shù)據(jù)的可視化，該模塊流程圖如圖3.4所示。圖3.4可視化流程圖圖3.4展示了用戶在瀏覽器頁面的操作過程。首先，用戶根據(jù)具體需求進入對應的可視化操作頁面，并通過觀察圖表來進行各種操作。在操作過程中，用戶會向服務器發(fā)送交互請求。當服務器接收到這些請求時，會在數(shù)據(jù)庫中對數(shù)據(jù)進行增刪查改等操作，從而獲取處理后的數(shù)據(jù)。這些處理后的數(shù)據(jù)會通過數(shù)據(jù)接口返回到用戶的瀏覽器。一旦瀏覽器接收到返回的數(shù)據(jù)，它會調(diào)用相應的繪圖函數(shù)或方法來渲染出對應的可視化圖形。這些圖形會被展示在用戶頁面上，形成交互后的可視化圖形。這個過程展示了一個完整的用戶操作流程，從用戶向服務器發(fā)送請求，到服務器處理請求并返回數(shù)據(jù)，再到瀏覽器呈現(xiàn)可視化結果。共同屬性模塊共同屬性模塊的主要功能是處理和展示游客信息，并進行標簽劃分，從而幫助我們更深入地理解游客的特征和行為。首先，我們對數(shù)據(jù)庫中存儲的原始游客信息進行預處理和加工，使其能更好地適應模型的輸入需求。這些原始游客信息包括但不限于游客的年齡、性別、旅游目的地、消費習慣等，具體內(nèi)容如圖3.5所示。經(jīng)過預處理和加工后，我們利用這些游客信息，分別進行了三次訓練，生成了三個不同的訓練模型。這三個模型各具特色，應用了不同的機器學習算法，包括分類算法、聚類算法和回歸算法，以滿足不同的預測和分析需求。這些模型的構建過程如圖3.6所示。其中，分類模型主要用于預測游客的性別或旅游偏好；聚類模型用于將游客的相似旅游行為或偏好的游客分為一類；回歸模型則用于預測游客的連續(xù)值的屬性消費額。圖3.5游客基本屬性圖訓練的過程如圖3.6所示：圖3.6機器學習訓練過程最后將數(shù)據(jù)庫中訓練好的數(shù)據(jù)在前端的可視化展示。該模塊包括對游客消費行為的判斷、對消費愛好的顯示，以及對薪資的預測。

智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)在對旅游行為分析系統(tǒng)的需求進行深入探討和明確其關鍵需求之后，本文著重研究了針對系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)處理算法的改進與優(yōu)化，以解決系統(tǒng)在實際應用中可能出現(xiàn)的問題，并通過實驗進行有效驗證。本章將詳細講述旅游行為分析系統(tǒng)各功能模塊的設計思路和具體實現(xiàn)方式。系統(tǒng)總體方案設計系統(tǒng)設計原則一個良好的系統(tǒng)設計是系統(tǒng)成功實現(xiàn)并且性能良好的基礎，是系統(tǒng)開發(fā)過程中缺一不可的環(huán)節(jié)。(1)用戶中心：我們的系統(tǒng)設計始終以用戶即旅游企業(yè)為中心，所有的功能和界面設計都圍繞著如何提供最符合旅游企業(yè)需求、最直觀、最容易理解和操作的體驗進行。我們盡力將復雜的數(shù)據(jù)分析過程封裝在用戶看不見的背后，盡可能以圖表、比例、趨勢等直觀的方式呈現(xiàn)分析結果，幫助旅游企業(yè)快速理解和把握游客的行為特征。(2)可擴展性：我們清楚地認識到旅游市場和技術的快速變化，因此，我們的系統(tǒng)設計考慮到了未來的發(fā)展和需求變化。我們設計了模塊化的系統(tǒng)結構，保證各個模塊能夠獨立進行更新和改進，確保整個系統(tǒng)的靈活性和可擴展性。(3)數(shù)據(jù)驅動：在我們的系統(tǒng)設計中，數(shù)據(jù)驅動是一種重要的原則。我們利用大量的旅游行為數(shù)據(jù)進行分析，以數(shù)據(jù)分析的結果為旅游企業(yè)提供決策支持。我們還引入了各種先進的數(shù)據(jù)分析算法，包括聚類、分類、回歸等，以提升我們系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析能力。(4)高效性能：我們的系統(tǒng)設計致力于提供高效的性能，快速響應用戶的操作和查詢請求，實時更新數(shù)據(jù)和分析結果，為用戶提供最新、最準確的信息。(5)安全性：我們十分重視用戶數(shù)據(jù)和信息的安全，我們的系統(tǒng)設計包含了一套完整的數(shù)據(jù)安全保護機制，防止數(shù)據(jù)的丟失、泄露和錯誤操作，確保用戶的數(shù)據(jù)安全。(6)高可用性：我們的系統(tǒng)設計考慮到了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，我們采用了多種技術手段和方法，包括數(shù)據(jù)備份、負載均衡、故障恢復等，來提升系統(tǒng)的可用性，減少系統(tǒng)的故障和宕機時間。系統(tǒng)結構設計智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)，采用了B/S（瀏覽器/服務器）架構。通過Web應用程序來處理和分析大量的旅游數(shù)據(jù)，從而使旅游企業(yè)無需安裝任何特定軟件，只需通過Web瀏覽器即可進行數(shù)據(jù)獲取和分析。系統(tǒng)使用Django框架開發(fā)，這是一個高級的PythonWeb框架，鼓勵快速開發(fā)和清潔、明快的設計。Django框架中包含了處理用戶請求、數(shù)據(jù)庫模型、模板引擎等一系列的工具，能夠幫助我們快速、便捷地搭建起一個完整的Web應用。當旅游企業(yè)發(fā)出數(shù)據(jù)請求時，服務器端將接收并處理這些請求，執(zhí)行相應的業(yè)務邏輯以及數(shù)據(jù)庫操作。對于大量的旅游數(shù)據(jù)，我們進行了深入的分析和處理，包括游客的目的地選擇、消費行為、旅游活動等，這將幫助旅游企業(yè)更好地理解游客需求，優(yōu)化旅游產(chǎn)品和服務。我們使用SQLite作為數(shù)據(jù)庫來存儲和處理數(shù)據(jù)，提高運行效率，保證系統(tǒng)性能。數(shù)據(jù)庫設計SQLite數(shù)據(jù)庫結構設計的合理性直接影響了開發(fā)人員的編碼效率。在邏輯設計階段，我們根據(jù)游客數(shù)據(jù)實體之間的邏輯關系進行數(shù)據(jù)表設計。良好的邏輯設計可以解決大量數(shù)據(jù)冗余問題和數(shù)據(jù)維護異常問題，這在處理復雜的旅游數(shù)據(jù)時尤其重要REF_Ref6145\r\h[30]。反之，如果邏輯設計不當，可能導致數(shù)據(jù)冗余過多，且數(shù)據(jù)維護困難，從而影響到整個系統(tǒng)的效率和性能。在物理設計階段，我們根據(jù)SQLite數(shù)據(jù)庫的特性和數(shù)據(jù)表結構進行設計。我們力求做到數(shù)據(jù)庫設計的可讀性、表意性和長名稱性。這樣可以幫助開發(fā)人員更快地理解和使用數(shù)據(jù)庫，也有利于未來的維護和升級。合理且有效的數(shù)據(jù)庫設計是我們智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)實現(xiàn)的關鍵環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)庫結構設計智慧旅游游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)中，SQLite數(shù)據(jù)庫負責存儲游客提交的個人信息、交互信息、個性化行程規(guī)劃信息，以及系統(tǒng)生成的數(shù)字畫像數(shù)據(jù)。系統(tǒng)的穩(wěn)定高效運行依賴于數(shù)據(jù)庫設計的合理性，這一點在我們的系統(tǒng)中尤為重要。數(shù)據(jù)庫表格的設計需要將實體關系模型進行轉化，并且明確每個表格的屬性以及表和表之間的關系，完成數(shù)據(jù)中字段的設計。本論文中我們使用Sqlite數(shù)據(jù)庫完成名為tourist的數(shù)據(jù)庫的設計。數(shù)據(jù)庫表名以及表格中的存儲內(nèi)容如下表所示：表4.1總表編號數(shù)據(jù)庫表名數(shù)據(jù)庫表描述1graph_data表中為游客的基本屬性2graph_user表中為用戶名和密碼3sqlite_sequence表中為可視化顯示的數(shù)據(jù)屬性表4.2游客信息表字段注釋類型約束CustomerID用戶IDint主鍵Age年齡int無TypeofContact聯(lián)系類型varchar(255)無CityTier城市等級int無Occupation職業(yè)varchar(255)無Gender性別varchar(255)無NumberOfFollowups跟進次數(shù)int無ProductPitched產(chǎn)品推銷varchar(255)無PreferredPropertyStar首選酒店星級int無MaritalStatus婚姻狀況varchar(255)無NumberOfTrips出行人數(shù)int無PitchSatisfactionScore推銷滿意度得分int無OwnCar自駕int無NumberOfChildrenVisiting攜同孩子數(shù)量int無MonthlyIncome收入int無Placetovisit目的地varchar(255)無Numberofdays出行時長int無表4.3用戶登錄表Id用戶IDint主鍵name用戶名varchar(255)無password密碼int無phone聯(lián)系方式int無表4.4記錄表name表名varchar(255)主鍵seq數(shù)量int無項目開發(fā)方法及環(huán)境部署本在環(huán)境部署方面，我們使用了Django作為后端框架。Django是一個開源的Web應用框架，由Python寫成。具有快速開發(fā)、代碼簡潔等特點。數(shù)據(jù)庫方面，我們選用了SQLite，SQLite是一種輕型的數(shù)據(jù)庫，它的運行無需安裝，非常適合于中小型項目。在前端部分，我們使用HTML和JavaScript。HTML用于構建網(wǎng)頁的結構和內(nèi)容，JavaScript用于實現(xiàn)動態(tài)功能和交互效果。HTML和JavaScript是Web開發(fā)的基礎，通過它們，我們可以創(chuàng)建出美觀而易用的用戶界面。對于開發(fā)工具，使用了PyCharm，這是一個由JetBrains開發(fā)的專業(yè)PythonIDE，它提供了許多強大的功能，如智能代碼補全、代碼檢查、錯誤定位、自動格式化等，可以大大提高開發(fā)效率。系統(tǒng)設計與實現(xiàn)本節(jié)主要完成智慧旅游推薦系統(tǒng)各功能模塊的詳細設計與實現(xiàn)，主要內(nèi)容包括個人中心模塊、可視化中心模塊、數(shù)據(jù)分析中心模塊以及安全中心模塊的設計與實現(xiàn)。個人中心模塊本智慧旅游的游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)的個人中心模塊主要分為用戶注冊登錄模塊和個人信息管理模塊。用戶注冊登錄模塊主要用于用戶信息的注冊以及登錄操作，系統(tǒng)會對用戶的注冊和登錄行為進行合規(guī)性判斷。而個人信息管理模塊則讓用戶可以自由查看和修改個人信息，它包括信箱、通訊錄、個人資料等模塊。用戶注冊登錄模塊用戶注冊登錄模塊的核心職責是確保用戶的注冊和登錄流程順利進行，并由系統(tǒng)進行準確的判斷。用戶需要根據(jù)系統(tǒng)的指示輸入注冊信息，如果信息輸入正確并注冊成功，系統(tǒng)將返回“注冊成功，請登錄”的提示；否則，系統(tǒng)將將用戶重定向至注冊頁面，并提示“注冊信息有誤”。此外，如果用戶嘗試輸入已存在的用戶名進行注冊，系統(tǒng)會提醒“用戶已存在，請登錄”。當用戶在登錄環(huán)節(jié)輸入錯誤的賬號、密碼或嘗試登錄不存在的賬號時，系統(tǒng)會返回“登錄信息錯誤”的提示。而當用戶輸入正確的用戶名和對應的密碼后，將順利登錄系統(tǒng)。用戶注冊登錄模塊如圖4.1所示：圖4.1用戶注冊登錄圖form表單安全保護在使用HTML的<form>元素創(chuàng)建用戶名和密碼輸入框的過程中，首先我們定義一個<form>元素，該元素指定了表單提交時的目標URL和方法。如圖4.2所示：圖4.2安全登錄圖當用戶完成填寫并點擊提交按鈕后，表單數(shù)據(jù)將以POST方式發(fā)送到“/login”這個URL。在<form>元素內(nèi)部，我們使用<label>元素來創(chuàng)建輸入字段的標簽，如用戶名和密碼。<label>的“for”屬性的值與對應<input>的“id”屬性的值相匹配，這樣用戶點擊標簽時，對應的輸入框就會獲得焦點。接下來，我們?yōu)槊恳粋€標簽添加一個對應的<input>元素，用于用戶輸入數(shù)據(jù)。對于用戶名，我們使用類型為“text”的<input>元素，這樣用戶可以輸入任意的文本作為用戶名；對于密碼，我們使用類型為“password”的<input>元素，輸入的內(nèi)容將以點或星號的形式顯示，增強了安全性。最后，我們添加一個類型為“submit”的<input>元素，這將創(chuàng)建一個提交按鈕，用戶點擊此按鈕后，表單內(nèi)的數(shù)據(jù)將會被發(fā)送到我們在<form>元素中定義的URL。其中此方法的簡要代碼如下：window.addEventListener('load',function(){//獲取表單驗證樣式varforms=document.getElementsByClassName('needs-validation');//循環(huán)并禁止提交varvalidation=Atotype.filter.call(forms,function(form){form.addEventListener('submit',function(event){if(form.checkValidity()===false){event.preventDefault();event.stopPropagation();}form.classList.add('was-validated');},false);});},false);可視化中心模塊智慧旅游的游客數(shù)字畫像構建系統(tǒng)中，可視化模塊負責直觀地展示游客的基本屬性。這一模塊主要由六個子模塊構成，每個模塊都利用柱狀圖、餅圖、條形圖、折線圖等多種圖形形式，以清晰、直觀的方式呈現(xiàn)相應的數(shù)據(jù)信息。頁面跳轉用戶在首頁點擊“電子屏幕顯示”，這將觸發(fā)一個HTTP請求到Django服務器。這個請求首先被Django的URL路由系統(tǒng)（URLconf）接收。在你的Django項目的urls.py文件中，會有一個URL到視圖函數(shù)的映射。用戶的請求URL匹配到了一個視圖函數(shù)main，這個請求就會被送到這個視圖函數(shù)進行處理。在main視圖函數(shù)中，根據(jù)你的業(yè)務需求，處理完成后，通過返回一個HttpResponseRedirect對象，將重定向的URL指定為首頁的URL（/index）。此時，用戶的瀏覽器將收到一個重定向的響應，然后瀏覽器會自動向這個新的URL（/index）發(fā)送一個新的請求。這個新請求再次被Django的路由系統(tǒng)處理，并找到對應的視圖函數(shù)，這里應該是index函數(shù)。最后，index視圖函數(shù)將返回一個渲染的index.html頁面給用戶的瀏覽器。用戶在瀏覽器中看到的就是首頁的index.html頁面，從而實現(xiàn)了從main.html頁面到index.html頁面的跳轉。可視化index視圖函數(shù)中，獲取或生成需要傳遞給ECharts的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來自數(shù)據(jù)庫查詢，然后，處理這些數(shù)據(jù)，將它們轉換為ECharts所需要的格式。然后，創(chuàng)建一個上下文（context）字典，這個字典的鍵是你在模板中引用的變量名，值就是你要傳遞的數(shù)據(jù)。最后，你使用Django的模板系統(tǒng)來渲染index.html模板。你需要使用render函數(shù)，并傳遞當前的請求（request），模板的名稱（'index.html'），和你創(chuàng)建的上下文：returnrender(request,'index.html',context)。在這一步，Django的模板系統(tǒng)會使用上下文中的數(shù)據(jù)，填充index.html模板中的變量，然后生成最終的HTML頁面，這個頁面就包含了處理好的數(shù)據(jù)，并用ECharts的方式進行展示。數(shù)據(jù)庫呈現(xiàn)的效果如圖4.3所示。圖4.3ECharts電子屏圖對于用戶是旅游企業(yè)，電子屏幕的數(shù)據(jù)可視化具有重要價值。首先，通過將復雜的數(shù)據(jù)轉化為圖表、地圖和時間線等形式，可以將抽象復雜的數(shù)據(jù)信息簡化和直觀化，大大降低了旅游企業(yè)用戶理解和處理數(shù)據(jù)的難度。其次，數(shù)據(jù)可視化能夠加快決策過程，旅游企業(yè)用戶可以迅速捕捉到關鍵信息，進而提高工作效率。再者，數(shù)據(jù)可視化易于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的趨勢和關聯(lián)，使旅游企業(yè)能夠及時調(diào)整營銷策略，適應市場變化。此外，相比冗長的報表和數(shù)字，圖形化的數(shù)據(jù)報告更能吸引用戶的注意力，增加了數(shù)據(jù)的吸引力。同時，可視化的數(shù)據(jù)更便于分享和交流，有利于團隊合作和信息傳遞。最后，通過可視化工具，旅游企業(yè)能直觀地感知運營狀態(tài)和業(yè)務效果，為企業(yè)運營決策提供有力支持。因此，電子屏幕的數(shù)據(jù)可視化在旅游企業(yè)用戶的數(shù)據(jù)分析工作中發(fā)揮著不可忽視的作用。