大数据在智慧旅游中的应用研究

国家旅游局201 5年1月10日印发的《关于促进智慧旅游发展的指导意见》指出:建立门票预约制度、景区拥挤程度预测机制和旅游舒适度的评价机制。而预测机制及评价机制的建立需要相关数据分析应用作为支撑,而旅游数据具有较强的分散性,现有的行业统计方法及时性、有效性不强,对于预测和评价的支撑度不够。该文按照大数据分析应用的思路,构建了一个平台,通过对旅游行业相关数据进行有效整合,不仅可以为预测机制及评价机制的建立打下坚实的基础,还可以实现对旅游行业的监管调度,特别是在景区游客分流方面的应用,通过客流预测预警,防止黄金周游客拥堵事件的发生,提升旅游行业公共服务能力。     

景区旅游预警系统分析研究

本文从旅游预警系统的基本内涵出发,结合旅游业的特点,对基于GIS的旅游预警系统进行了简单分析,并提出旅游景区在得到预警信息后应采取的措施.     

大数据时代旅游电子商务的利基策略研究

2013年是国际公认的大数据元年.基于用户在参与在线旅游过程中产生的海量数据和旅游企业电子商务活动中深层次发展的内在需求,大数据技术在旅游行业的应用具有十分明显的优势.将先进的信息技术转化为商业智能,开拓旅游电子商务活动中潜在的利基市场,是旅游企业应该深入研究的方向.笔者通过分析旅游电子商务现状等问题,深入研究了大数据时代旅游电子商务的利基策略.     

基于网络大数据建模对甘肃旅游现状分析

甘肃省有绝美的自然地貌和独特的丝路文化,拥有许多天然草场、草原碧绿、湖泊清澈的夏季景观、多样的地貌、大漠的风光。该文运用大数据方法分析各个因素数据,找出决定性因素,对甘肃旅游市场现状、旅游资源特色和未来发展趋势进行了剖析,做出了预测指标,并评价深度学习方法、灰色神经网络等机器学习技术在不同周期下对旅游需求建模与预测中产生的效果。     

大数据驱动下地方特色文化旅游需求分析

本文通过研究当前大数据技术在旅游需求分析方面的应用,利用网络搜索数据分析旅游目的地的相关性,构建搜索指数来衡量旅游需求,并通过实地调研,分析游客对特色文化旅游需求因素,为旅游管理部门提供相应的对策建议。     

基于UGC数据的旅游数据挖掘研究进展

随着互联网和社交媒体的蓬勃发展,用户生成内容(User Generated Content, UGC)数据逐渐成为旅游大数据的重要组成部分。UGC数据能够体现游客旅游行为,数据类型丰富、真实性强、噪声大。本文回顾了过去几年旅游UGC数据研究的发展,分别从文本、照片、多模态3种数据类型角度进行综述,总结了近年来旅游UGC数据挖掘研究取得的成果,并探讨了未来研究的方向。     

多源异构文化大数据融合平台设计

介绍了文化大数据的概念与特点,对文化大数据平台的研究现状进行了总结,详细分析了具有代表性的2个多源异构文化大数据融合平台,最后在多源异构文化大数据应用的基础上,提出支持横向扩展、面向设计和支持元数据融合的文化大数据平台系统架构,并从数据流的角度给出了多源异构文化大数据平台流程图.就平台设计过程中涉及的关键技术进行了分析...     

基于多源大数据的长三角城市群AQI遥感估算

长三角城市群的大气污染情况备受关注,本研究基于哨兵五号(Sentinel-5P)卫星遥感数据、地面大气污染国控点监测数据、气象数据、道路交通图层等多源大数据,首先定量获取研究区O₃、CO、NO₂、SO₂等要素的污染情况,并基于XGBoost机器学习模型定量估算研究区的大气颗粒物浓度,最后基于所有大气污染要素选择模型综合评判研究区空气质量指数(AQI)。本研究建立的大气污染各要素的遥感估算方法及AQI的综合评判方法可为区域大气污染的评定提供方法上的支持,并服务于大气污染综合治理、人民生产生活指引及健康防护等诸多方面。     

旅游大数据的MapReduce客户细分应用

分析K-means聚类算法和Hadoop云平台的特点,对聚类算法进行改进,给出算法的MapReduce实现.通过加速比实验和旅游数据细分实验,验证了算法的有效性和高可扩展性.针对旅游大数据的特点,构建了多指标的RFM扩展模型,通过文中算法聚类,得到与预期相近的聚类结果.实验结果表明:文中算法具有较高的实用价值.     

基于．NET的食品安全预警系统研究

当前,食品安全已成为全球面对的难题。针对食品安全的预警是一个全新的研究领域,当前尚没有一套成熟的理论和技术。在分析.Net框架技术开发优势的基础上,设计了食品安全预警系统,并详析了系统的体系结构、运行模型和功能模块。     

基于大数据挖掘的电力变压器差异预警规则

考虑到模糊边界问题以及变压器个体之间的差异性特征,提出了一种基于大数据挖掘的电力变压器健康状态差异预警规则策略.应用模糊C-均值法辨识变压器的最优特性,通过概率图验证所提方法能最大限度地反映变压器的个性化特征,且所选特特征下的全套溶解数据符合Weibull模型.然后对溶解气体分布特征与缺陷/故障率进行关联分析,计算出相应的报警阈值.将气体浓度和气体增加率与已建立的警告相关联,可以识别变压器的运行状态,在此基础上,提出了基于不同阈值的预警规则,并将其应用于现场运行的变压器.试验结果表明:提出的方法准确率高达98.21％,证明了本文方法具有良好的状态监测性能.     

基于Spark框架的大数据K-prototypes聚类算法

大数据具有数据量大及混合类型的属性,基于MapReduce的K-prototypes并行大规模混合数据方案的缺点是时间和内存的限制,导致这些方案不适合处理大数据.为了解决这个问题,该文提出一种新的基于Spark的k-prototypes聚类方法,该方法使用了重新聚集技术,利用Spark框架的内存操作来构建大规模混合数据分组.在模拟和实际数据集上的实验表明,该文方法可行,且提高了现有K-prototypes方法的效率.     

建立旅游企业应对危机的预警系统和管理机制

在不断发生的危机事件中,旅游企业成为最直接和最严重的受害者。根据旅游企业危机产生的原因和造成的结果不同,旅游企业危机有不同的类型。虽然经历过多次危机的洗礼,但旅游企业的危机管理仍然存在许多问题。建立旅游企业有效应对和化解危机的预警和管理机制,已经成为旅游企业管理工作的重要内容。     

房地产预警系统研究综述

作为我国国民经济重要支柱产业的房地产业,房地产经济预警具有重要的经济意义和社会意义。作者从经济预警的角度出发,总结了目前中国房地产经济预警系统的一般理论、方法、流程设计,重点对预警方法进行阐述,指出需要解决的问题和进一步的研究方向。     

基于GIS的粮食管理预警决策支持系统

为了解决粮食管理中由于未及时预警而导致各种事故的难题,在粮食信息化管理基础上,结合G IS(Geograph ic Inform ation System)技术构建了粮食管理预警决策支持系统,利用监控预警模型、预测预警模型和知识发现预警模型对粮食信息进行监控与分析,发现威胁粮食安全的因素并及时进行预警。系统的有效预警率达到85%以上。系统已试运行,并取得满意的效果。     

基于ANN与ES混合系统的银行贷款风险预警研究

鉴于银行贷款风险预警信号通常包括有关财务状况信号与非财务状况因素信号，即既具有可量化也有非量化信号的特点，这里尝试运用人工智能技术，基于人工神经网络（ANN）和专家系统（亦称基于知识系统KBS）的混合系统进行贷款风险预警研究。对于有关财务状况预警信号采用前向三层BP神经网络建立财务预警模式。对于BP网络的输出，把它同非财务因素信号一起直接输入专家系统。最后将由专家系统作出风险预警的最终建议。文中在对财务预警BP神经网络进行实验设计基础上再整合到经过结构化的KBS原型系统。     

一种基于ZigBee的防追尾预警系统

基于ZigBee的防追尾预警系统通过等间隔置于道路上的协调器和车载终端实现车联网,完成车车互联、信息共享。利用道路节点对道路进行分段管理,利用车载终端的GPS和RFID读取器实现车辆的位置、速度与行车道的信息获取,最后利用最小安全距离模型实现车辆防追尾的预警,并在实物测试中得到了验证,证明了系统的可行性。     

基于大数据技术的操作系统教学思考

针对目前传统教学模式存在的问题和大数据技术的快速发展的现状,结合操作系统课堂教学和实验教学的特点,提出基于大数据技术的操作系统课程教学措施,改进操作系统课程的教学模式,提高教学针对性。