智能演算法教你定製旅行

1. 智能演算法

智能信息處理研究方向

一、 科研方向意義
智能信息處理是人工智慧（AI）的一個重要研究領域。在世界各地對人工智慧的研究很早就開始了，當計算機出現後，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，而人工智慧也始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其它計算機軟體都因為有了人工智慧的進展而得以存在。80年代初，在美國、日本、接著在我國國內都掀起了一股研究神經網路理論和神經計算機的熱潮，並將神經網路原理應用於圖象處理、模式識別、語音綜合及機器人控制等領域。隨著理論研究的不斷深入和應用領域的迅速擴大，近年來智能信息處理成了人工智慧的一個熱門研究方向，我國各高等院校都成立了關於智能信息處理的研究機構。他們立足於信息處理技術的基礎研究和應用，積極地將數學、人工智慧、邏輯學、認知科學等領域最新研究成果應用於各種信息的智能處理，在模式識別與人工智慧、資料庫與數據倉庫的挖掘技術、信息網路安全與數據保密技術等方面取得了較好的研究成果，在帶動其院校學科建設的同時，也努力擴大了信息技術在國民經濟各領域的應用，提高了信息處理技術的社會效應和經濟效益。
二、主要研究方向
模式識別與人工智慧
數據挖掘演算法
優化決策支持系統
商用智能軟體
三、研究目標
以促進本學科的建設為目標，加強智能理論的研究，並側重智能系統的開發應用工作。在理論上，配合本碩學生的教學工作，在模式識別與人工智慧、數據挖掘和智能演算法等方面進行深入研究，取得比較深入的理論研究成果，從而使學生掌握這方面最新的知識理論，為他們在以後的研究和工作中打下堅實的基礎，進一步可以獨立研究並取得更大的成就。在智能應用上，我們要根據現有的基礎條件，進一步加強梯隊人員和素質的建設，形成一支結構合理、充滿活力、人員穩定的研究隊伍；建立並擴展與外界的合作關系，將最新的理論研究成果轉化為生產力，開發出企業急需的、先進的智能控制和信息處理軟體系統，從而在為社會做貢獻的同時提高我校的聲譽，有利於我校的招生和就業。本方向的研究工作還會促進學生實驗實踐環節的質量，從根本上提高畢業生的素質。

2. 智慧旅遊帶給我們哪些全新體驗

專家指出，如今智慧旅遊已經成為我國旅遊業發展的新趨勢，未來的智慧旅遊會依託更為成熟的技術，帶給人們無限的想像。

1、虛擬游系統：你有沒有想像過一場宅在家裡的旅行？

一個陽光明媚的早晨，窗外傳來清脆的鳥啼聲，我們坐在家裡沙發上，體驗到世界各地的風景名勝，或者為自己制定一份旅遊攻略，提前計劃好居住的酒店、每個景點所花費的時間等。這就是如今最火的VR虛擬現實技術，甚至可以為遊客畫出一個在家就可以觀賞游覽的「VR全景+智慧景區藍圖」，足不出戶就將天下美景盡收眼底。

2、生物識別技術：你有沒有想像過未來的景區是何模樣？

未來的景區可能會沒有工作人員，沒有售票處等等，我們「刷臉」就能進入景區，「刷臉」即可購物支付，游覽全程有無所不知的自助導游解說耳機陪伴，隨時隨地發送信息就可以獲得圖文詳盡的旅遊資料，真正實現自在地暢游景區。

3、智能導覽系統：你有沒有想像過有「御用」導游陪伴的旅行呢？

當進入游覽景區環節，景區智能導覽系統將發揮它的巨大魅力。遊客只需租用一台自助導游解說耳機，便可一邊游覽景區，一邊享受全程自動講解服務。這解決了以前人工導游講解費力且效果不佳的問題，同時也讓遊客更好地游覽景區。

4、客流分析系統：你有沒有想像過隨時隨地知曉景區哪裡人最少？

在景區客流監控方面，景區藉助智慧旅遊對遊客在景區內的流動特徵、消費習慣等進行科學地計量分析，更好地引導遊客的空間流向。甚至遊客自身就可以根據智慧旅遊的終端設備，得到景區內客流分布實時信息，自主調整游覽線路。

3. 畢業設計：基於智能演算法的背包問題研究-------高分

呵~ 想法不錯啊，你去工作掙錢，讓別人幫你做畢業設計？！

乾脆讓你導師做吧！演算法研究也好，應用系統也好！
另外問一下：我只能看到你的標點符號中的問號，是不是我系統有問題了？

4. 人工智慧是智能演算法的實現,其核心內容在於什麼

人工智慧是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智慧）。也被認為是二十一世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智慧）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果，人工智慧已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。
人工智慧是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智慧學科也必須借用數學工具，數學不僅在標准邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，數學進入人工智慧學科，它們將互相促進而更快地發展。

5. 有沒有什麼能自動生成旅行計劃的網站或者app

有，但大多不實用，市場上曾經有一些創業公司嘗試用技術或者機器演算法來完成旅行計劃的自動生成，但運營的效果非常不理想。因為旅遊產品基本分為標品和非標品，機票酒店門票這類標准化程度很高的產品是標品，其他跟團游、個性化定製游、小包團這些都是很難標准化的產品，產業鏈很長，裡面不確定性的服務和要素很多，很難通過機器演算法實現人工智慧類的定製，即使你填滿了需求點，系統根據數據定製出來的旅遊計劃還是不可執行的，非常不適用，因為旅遊這類的產品還是人的服務佔主要因素。我建議你關注下青驛APP，不主動推薦演算法，但會給用戶提供更多的個性化的游記攻略問答結伴等旅遊內容，用戶根據這些旅遊內容和旅遊知識的共享，基本上從一個旅遊小白完成自己的個性化旅遊計劃的制定，這也許是未來旅遊行業提供個性化產品的一個方向。

6. 智能演算法的智能演算法概述

智能優化演算法要解決的一般是最優化問題。最優化問題可以分為（1）求解一個函數中，使得函數值最小的自變數取值的函數優化問題和（2）在一個解空間裡面，尋找最優解，使目標函數值最小的組合優化問題。典型的組合優化問題有：旅行商問題（Traveling Salesman Problem，TSP），加工調度問題（Scheling Problem），0－1背包問題（Knapsack Problem），以及裝箱問題（Bin Packing Problem）等。
優化演算法有很多，經典演算法包括：有線性規劃，動態規劃等；改進型局部搜索演算法包括爬山法，最速下降法等，本文介紹的模擬退火、遺傳演算法以及禁忌搜索稱作指導性搜索法。而神經網路，混沌搜索則屬於系統動態演化方法。
優化思想裡面經常提到鄰域函數，它的作用是指出如何由當前解得到一個（組）新解。其具體實現方式要根據具體問題分析來定。
一般而言，局部搜索就是基於貪婪思想利用鄰域函數進行搜索，若找到一個比現有值更優的解就棄前者而取後者。但是，它一般只可以得到「局部極小解」，就是說，可能這只兔子登「登泰山而小天下」，但是卻沒有找到珠穆朗瑪峰。而模擬退火，遺傳演算法，禁忌搜索，神經網路等從不同的角度和策略實現了改進，取得較好的「全局最小解」。

7. 什麼是智能演算法

在工程實踐中，經常會接觸到一些比較「新穎」的演算法或理論，比如模擬退火，遺傳演算法，禁忌搜索，神經網路等。這些演算法或理論都有一些共同的特性（比如模擬自然過程），通稱為「智能演算法」。

8. 人工智慧會影響到旅遊的哪些方面

VR應用，VR可以提高客戶體驗以及個性化的旅遊體驗，幫助旅遊公司提高轉化率。客戶可以在酒店感受VR服務。

旅遊業可以通過語音識別為遊客提供旅行信息。遊客不必計劃他們的旅行，計算機將幫助客戶預定他們想去的目的地，以及推薦該地區的每一個值得去的地方和美食。

AI演算法將幫助旅遊業完成定價、銷售、客戶偏好以及其他提高利潤率的方法。採用人工智慧將有助於對客戶行為做出戰略性決策，並使許多流程實現自動化，提升業務水平。在人工智慧演算法的幫助下，遊客可以快速地得到他們想要的東西，甚至不需要打電話給酒店的客房服務。

人工智慧技術的應用，幫助遊客更精準地匹配出行需求，也可以讓遊客的出行體驗更智能、更便捷。如今，人工智慧技術已經滲透到旅遊業的各個方面，人們可以根據自己的需求定製個性化、智能化的旅遊方案。

9. 酒店預訂應用如何做個性化智能推薦

[導讀]「幫用戶選到符合他們心意的好酒店」是Q酒店的價值定位。該產品將用戶的住店需求分為九大偏好和三大場景。用戶在喜好設置中的九個標簽中選擇自己最重視的四個喜好 了解用戶的喜好並直接推薦他需要的信息是眾多互聯網產品的目標。在酒店預訂行業，Q酒店就是朝著該方向進行摸索的一款新應用。 「幫用戶選到符合他們心意的好酒店」是Q酒店的價值定位。該產品將用戶的住店需求分為九大偏好和三大場景。用戶在喜好設置中的九個標簽中選擇自己最重視的四個喜好，再從搜索設置中選擇此次住酒店的原因，即出差、旅行和約會中擇其一，就能在應用中看到和自己喜好度最匹配的酒店信息。 在移動端的酒店預訂產品中，大部分訂房應用和酒店以及OTA之間的合作關系包括三種： �6�1酒店直簽：即酒店預訂應用與酒店直接簽約，按實際發生的預訂和消費間夜數收取傭金。 �6�1OTA合作：即酒店預訂應用與OTA合作，OTA向酒店預訂應用開放房態介面，預訂成功後酒店先與OTA結算傭金，OTA再與訂房應用分成。 �6�1搜索展示：即酒店預訂應用根據搜索結果按照點擊數向酒店收費。 Q酒店產品負責人潘江浩介紹，此前，酒店預訂應用向用戶銷售酒店房間時的邏輯是，手中有什麼樣的房源就向用戶銷售相應的房間。在這個層面主要比拼的是酒店覆蓋數和資源。 但在未來，解決了基本的酒店覆蓋率問題後，向用戶精準地推薦適合他們的酒店會成為下一階段酒店預訂應用競爭的核心。Q酒店希望先於那些以掌握酒店資源來作為銷售依據的產品做出思路上的轉換。擴大酒店的覆蓋面，給用戶更多的酒店選擇空間和基於智能演算法上的精準匹配。 個性化智能推薦演算法的搭建邏輯 Q酒店的智能推薦演算法來自於「用戶喜好+所處場景+酒店自身」的三維匹配。 根據所獲取的酒店評論資源庫以及部分典型用戶的訪談，Q酒店提取出了用戶選擇酒店偏好方面的九個喜好維度，即房間舒適、裝修精緻、服務周到、近中心區、性價比高、衛生干凈、交通方便、環境安靜以及設施齊全。 每一個酒店如何對應相應的喜好標簽?潘江浩介紹，每個酒店對應的標簽並不是由人工來進行匹配，而是根據酒店已經積累的歷史用戶評論，Q酒店通過語義分析和關鍵詞聚類等技術，把原本已有的大量UGC內容進行結構化整理，變成能夠與用戶喜好和場景相對應匹配的維度。 當用戶在喜好標簽中選擇了四個，並選定場景和酒店自身的條件，包括地點、價格和時間後，和用戶要求重合度最高的酒店就會被優先推薦，在其之後則按照喜好匹配度由高至低依次推薦。 Q酒店中的酒店數據來源於三個方面：商務團隊直接簽約的酒店，由酒店提供相應的數據介面;和OTA合作，由OTA提供酒店數據;最後一種則來自於從網上搜索到的酒店信息，由編輯進行整理後錄入系統，產品提供酒店電話供用戶預訂。 酒店需求變化蘊藏的市場潛力 產品中的酒店類型則分為經濟連鎖酒店、中端酒店和高端酒店三類。其中，經濟連鎖酒店中的70%到80%可以直接預訂。而在一二線城市中，該類酒店佔Q酒店的比例約40%。而在三四線的鄉鎮，該類酒店的比例會降到15%以下。 酒店類型的佔比影響著按照喜好進行推薦的產品前景。由於經濟連鎖酒店的房間質量和特色較為統一，因此習慣於訂該類酒店的人未必對個人喜好有很高的要求。 但從目前市場的發展情況來看，商旅人士逐漸希望住到比經濟連鎖酒店更好的中端酒店。在性價比合理的前提下，該類用戶也會想嘗試更多的好酒店，來滿足一些深層次的獵奇、朋友同事間談論等隱性需求。可這一類型的酒店因為還沒有形成有影響力的品牌，而藉助個性化的推薦更容易獲得用戶的發現。 而對於旅遊者來說，他們所要去的城市是陌生的，住店經歷又是整個旅行過程中非常重要的一個部分。他們會渴望住到一些有當地特色，或是離景點近的酒店客棧。 當用戶對於酒店的特色和個性化需求增高時，在常規的經濟連鎖酒店之外就需要一些幫助用戶發現更符合他們喜好的酒店預訂產品。預測到這將成為下一階段可能爆發的用戶需求，Q酒店就選擇了以此作為起點。 Q酒店是初見公司旗下的產品。該公司創始人鄭南雁就是7天連鎖酒店的創始人和前CEO。初見公司的前身主要為7天連鎖酒店提供無線預訂直銷業務。