景区推荐系统的应用前景_旅游景点推荐系统的项目管理

景区推荐系统的应用前景_旅游景点推荐系统的项目管理

       大家好，今天我来为大家揭开“景区推荐系统的应用前景”的神秘面纱。为了让大家更好地理解这个问题，我将相关资料进行了整合，现在就让我们一起来探索吧。

1.如何打造智慧景区

2.人工智能的前景怎么样

3.知识图谱在应用领域有什么价值？

4.海坛古城的项目前景

5.大数据在哪些领域有应用前景？

6.推荐系统的研究主要包括哪些方面

如何打造智慧景区

       智慧景区的建设将体现在以下几个方面。

       一、智慧票务

       从游客体验的角度来看，线上购票和二维码检票已在大部分景区普及，实行网上购票后，等于替代了现场排队购票这一环节。通过二维码检票，也大大缩短了排队检票时间，目前，更流行的“刷脸入园”更是提高了入园的便捷性。

       二、智慧管理

       从景区管理来看，智慧景区能为景区管理提供了数据支持。例如，通过安装在景区门口的检票闸机，统计不同时间段的旅游密度，根据获得的数据，推出有针对性的票务促销政策或者营销活动，这样不仅能通过促销手段来获得更多客户，还可以有效地平衡淡旺季进入景区的人数。

       三、智慧服务

       游客是景区的主要服务对象，游客体验则是对一个景区形象的考核指标。智慧景区让购票、入园、游览、线路、服务、营销等各方面都“改头换面”，用了票务系统、导览系统、数据分析系统等软件设施，同时使用检票闸机、自助售取票机、手持检票机等硬件设施，全方面打造优质体验。

       四、智慧导览

       景区导游往往都是一对多，很难照顾到每一位游客。智慧旅游系统把智能导览替代传统的导游服务。游客只需通过手机就能得到景区最佳旅游线路，以环线形式引导，避免走重复的路，浪费不必要的时间与精力。

       五、智慧支付

       从支付渠道的便利性来看：除了早期的景区门票之外，景区的智慧化建设在旅游消费支出的内容和支付设计上也有更多的想象。通过线上购票，游客能随时随地完成移动支付购票，退票也只需在线上操作，退票成功后资金原路返还，保障游客资金安全。

人工智能的前景怎么样

物联网的应用如下：

       1、智能仓库。物联网一个很好的应用。它能准确的提供仓库管理各个环节数据的真实性，对于生产企业，可以根据这个数据合理的把控库存量，调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能，可以准确提供货物库存位置，这就大大提高了仓库管理的效率。

       2、智能物流。运用条形码、传感器、射频识别技术、全球定位等先进的物联网通信技术，实现物流业运输、仓储、配送、装卸等各个环节的智能化。不仅货物运输更加的自动化，而且作出的全面分析还能及时的处理问题对物流过程作出调整，优化了管理。大大提高了物流行业的服务水平，还节约了成本。

       3、智能医疗。利用物联网技术，实现患者和医务人员、医疗机构、医疗设备的互动，实现医疗智能化。物联网医疗设备中的传感器与移动设备可以对患者的生理状态进行捕捉，把生命指数记录到电子健康文件中，不仅自己可以查看，也方便了医生的查阅，实现远程的医疗看病。很好的解决当前的医疗分布不均，看病难的问题。

       4、智能家庭。物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机，就可以操作家里大多数的电器，查看它们的运行状态。寒冷的冬天，我们可以提前打开家里的空调，回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置，你再也不用担心孩子跑的找不见人，省心省力。

       5、智能农业。物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度，监视土壤酸碱度，查看家禽的状态。在这些数据的支持下，农户就可以合理进行科学评估，安排施肥，灌溉。监测到的天气情况比如降水，风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量，降低了减产风险。

       6、智能交通。物联网将整个交通设备连在一起。主要是用图像识别为核心技术。可以准确的收集到交通车流量信息，通过信号灯等设备进行流量的控制，这个技术的运用，会让堵车成为历史。管理人员利用这个技术能将道路、车辆的情况掌握的一清二楚，驾驶违章无处可逃，交通事故也能及时的得到处理。人们的出行得到了很大的方便。

       7、智能电力。电力工程是一项重大的民生工程，对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例，因为物联网的运用，使得自动化计量系统开始启动，使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。

知识图谱在应用领域有什么价值？

       1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

       人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

       注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

       我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%

       据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算

       从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。

4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门

       根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

       —— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

海坛古城的项目前景

       知识图谱是一种基于图形化的知识表示方式，可以描述现实世界中各种概念、实体以及它们之间的关系。近年来，随着人工智能技术的不断发展，知识图谱在各个领域中的应用越来越广泛，其价值也越来越受到人们的关注。

       以下是知识图谱在应用领域中的一些价值：

       1. 提高搜索效率：搜索引擎是知识图谱的主要应用之一。通过构建知识图谱，搜索引擎可以更好地理解用户的搜索意图，从而返回更加准确、相关的搜索结果。知识图谱中的实体和关系可以提供更加丰富的上下文信息，帮助搜索引擎更好地理解用户的查询。

       2. 决策：在金融、医疗、法律等领域，知识图谱可以用于决策。通过整合各种数据源和专业知识，知识图谱可以提供更加全面、深入的信息和分析，帮助专业人员做出更加明智、科学的决策。

       3. 推荐系统：电商、社交媒体等应用中，推荐系统是一个重要的功能。通过构建知识图谱，推荐系统可以更好地理解用户的需求和兴趣，从而提供更加个性化、精准的推荐结果。知识图谱中的实体和关系可以提供更加丰富的上下文信息，帮助推荐系统更好地理解用户的偏好和行为。

       4. 智能问答：智能问答系统是近年来越来越受到关注的应用之一。通过构建知识图谱，智能问答系统可以更好地理解用户的问题和意图，从而提供更加准确、有用的回答。知识图谱中的实体和关系可以提供更加丰富的上下文信息，帮助系统更好地理解用户的语义和语境。

       5. 语义网：语义网是下一代互联网的重要发展方向之一。通过构建知识图谱，语义网可以更好地实现各种信息的互联互通和共享。知识图谱中的实体和关系可以提供更加明确、标准的语义定义，从而实现更加智能化、高效化的信息共享和利用。

       总之，知识图谱在各个领域中的应用价值是非常广泛的。未来随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，知识图谱的应用前景将会更加广阔。

大数据在哪些领域有应用前景？

       旅游优势：平潭凭借特殊的地理位置、丰富的海岛、迷人的自然风光，成为国家重点风景名胜区，据统计，2013年平潭接待游客超过180万人次，未来几年的游客接待量将以30%~50%每年的增幅递增。

       12项政策支持综合实验区发展；

       地理位置优越，对台优势明显；

       自然旅游丰富；

       人文旅游，荟萃；

       综合实验区，旅游规划已启动；

       古城魅力：

       闽台两岸旅游集散地

       平潭拥有丰富的旅游，已被列为国家重点风景名胜区。在对台旅游线路开通之前，每年都至少有上百万的游客到平潭旅游，是福建城市旅游圈的优质。而随着大陆对台湾的文化经济接口的不断加深，海坛古城作为平潭核心的位置价值开始凸显，从福建到台湾的黄金旅游线路正在开通，将截留更多旅客创造更多旅游财富。

       福建省重点文化旅游产业项目

       海坛古城依托闽台旅游产业，秉持专业的旅游景区商业运营理念，全面提升福建旅游产业，重点满足游客吃、住、行、娱、购、游之需求，打造一站式旅游体验中心，铸就福建旅游新坐标。

       中国首座海岛旅游古城

       海坛古城意在复兴福建本土文化，复兴海洋文明。项目选择中式古建为主体风格，充分糅合了明清两代历史文明的东方院落特色，结合南方、北方的建筑形态，创新运用现代商业核心元素，既保持了传统的古城风貌，又塑造了平潭富有朝气的新形象。水岸、古建与现代商业在此交相辉映，一河、两岸串起五大商业中心，见商、见水、见景，充分展现了城市发展的延续性与多元化，确保了城市发展和历史传承的长远协调关系。

       景区五大功能区

       闽台文化区、情景体验区、休闲**区、商业演绎区、旅游集散区

       闽台文化区：地方文化研究工作室、考古研究院、私人博物馆、古董拍卖行等文化交流区域；

       情景体验区：提督衙门、过街楼、闽王阁、望海楼、古戏台、国学馆、城隍文化馆，打造复原古代文明的旅游主场。

       休闲**区：美食、客栈、酒吧、坛南湾海上运动类旅游休闲的体验形态；

       商业演绎区：旅游商品、特色购物、原创手工艺品、渔民特产等；

       旅游集散区：设置网络游玩路线推荐系统，线下交通接待，游客接待中心等。

推荐系统的研究主要包括哪些方面

       近年来，大数据不断向世界的各行各业渗透，影响着我们的衣食住行。例如，网上购物时，经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品，往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录，并通过大数据分析，使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐，从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。

大数据在医疗行业的应用

       大数据让就医看病更简单。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。

       而随着大数据在医疗行业的深度融合，大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息.所有常见的病例、既往病例等都记录在案，医生通过有效、连续的诊疗记录，能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率，而且能够降低误诊率，从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用，具体如下。

       (1) 优化医疗方案，提供最佳治疗方法。

       面对数目及种类众多的病菌、，以及肿瘤细胞时，疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案，从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确地定位疾病。在制订治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制订出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。

       (2)有效预防预测疾病。

       解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然,随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。

大数据在金融行业的应用

       随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用，具体如下。

       (1) 精准营销。

       银行在互联网的冲击下，迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。

       (2) 风险管控。

       应用大数据平台，可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。

       (3) 决策支持。

       通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，从而使经营决策更高效、敏捷、精准。

       (4) 服务创新。

       通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户黏性，为个人与提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。

       (5) 产品创新。

       通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品，使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。

大数据在零售行业的应用

       美国零售业曾经有这样一个故事，某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起，能取到如此惊人的效果呢?后来经过分析发现，这些购买者多数是已婚男士，这些男士在为小孩购买尿不湿的同时，会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后，沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边，这样顾客购买的时候更方便，销量自然也会大幅上升。

       之所以讲“啤酒-尿布”这个例子，其实是想告诉大家，挖掘大数据潜在的价值，是零售业竞争的核心竞争力，下面列举若干大数据在零售业的创新应用，具体如下。

       (1) 精准定位零售行业市场。

       企业想进人或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是市场定位过程。

       (2) 支撑行业收益管理。

       大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略，赢得更高的收益起到推进作用。

       (3) 挖掘零售行业新需求。

       作为零售行业企业，如果能对网上零售行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制定合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。

大数据未来的发展前景怎么样？

       推 荐系统的研究主要包括以下几个方面：

       （1）用户信息获取和建模。

       早期的推荐系统只需获取简单的用户信息，随着推荐系统 发展， 推荐系统由简单的信息获取转变为和用户交互的系统， 需要考虑用户多兴趣和用户兴 趣转变的情况，将数据挖掘应用到用户信息获取中，挖掘用户的隐性需求。

       （2）推荐算法研究。

       要实现被顾客接受和认可的个性化推荐，设计准确、高效率的个 性化推荐算法是核心。基于内容的推荐和协同过滤是最主要的两种。为了克服各自的缺点， 可以将各种推荐方法混合使用，以提高推荐精度和覆盖率。同时，信息获取和人工智能，以 及模糊推荐等相关领域的引入扩宽了推荐算法的思路。

       （3）推荐系统的评价问题。

       要使推荐系统为广大用户所接受，必须对推荐系统作出客 观综合的评价。 推荐结果的准确性和可信性是非常重要的两个方面。 如何对推荐结果的准确 性进行判定， 如何把推荐结果展示给用户以及如何获取用户对推荐结果的评价都是需要深入 研究的问题。

       （4） 推荐系统的应用和社会影响研究。

       需要建立推荐系统在其他应用领域的应用框架， 研究如何与企业其它信息系统的集成。

       大数据产业是以数据集、交易、存储、加工、分析、服务为主的各类经济活动，包括数据建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。数据服务、基础设施和融合应用相互交融，协力构建了完整的大数据产业链。

大数据产业链全景梳理：应用范围持续扩大

       从大数据产业链上下游来看，大数据行业上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

       大数据行业中游立足海量数据，围绕各类应用和市场需求，提供性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

       大数据行业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

       在上游领域，基础设施层是整个大数据产业的引擎和基础，它涵盖了网络、存储和计算等硬件基础设施，管理平台以及各类与数据集、预处理、分析和展示相关的方法和工具。相关代表企业有紫光集团、联想、中兴通讯、阿里云、腾讯云、华为、中科曙光等。

       在中游大数据服务领域，数据服务层是大数据市场的未来增长点之一， 随着5G商用的全面推广，数据集和预处理需求将快速上升;此外，随着数字技术日益复杂，提供第三方数据分析、可视化和安全服务的市场也将持续壮大，相关代表企业有久其软件、拓尔思、太极股份、荣联科技等。

       然而，数据交易服务由于数据权属不清晰，模式不落地等问题，发展潜力相对较小，相关代表平台有上海数据交易中心、贵阳大数据等。

       在下游应用市场，我国大数据应用正在快速扩张，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。

大数据产业链区域热力图：广东、福建企业密度最高

       下图选取了我国大数据产业链中上游环节的企业中注册资金为1000万元以上的企业，从分布情况可以看出我国大数据企业分布广泛，初步形成了以广东、福建为首的两大产业集聚区。

       从代表企业分布情况来看，我国大数据产业链相关企业在广东、上海、北京等经济发达地区发展迅速，以广东为例，大数据存储管理服务商：广东紫晶信息存储技术股份有限公司;大数据安全服务商：丝路视觉科技股份有限公司;大数据分析服务商：神州数码信息服务股份有限公司;大数据综合服务商：中兴通讯股份有限公司、华为技术有限公司、腾讯控股均在广东。

       —— 更多数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

       好了，关于“景区推荐系统的应用前景”的话题就到这里了。希望大家通过我的介绍对“景区推荐系统的应用前景”有更全面、深入的认识，并且能够在今后的实践中更好地运用所学知识。