智能算法教你定制旅行

1. 智能算法

智能信息处理研究方向

一、 科研方向意义
智能信息处理是人工智能（AI）的一个重要研究领域。在世界各地对人工智能的研究很早就开始了，当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，而人工智能也始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。80年代初，在美国、日本、接着在我国国内都掀起了一股研究神经网络理论和神经计算机的热潮，并将神经网络原理应用于图象处理、模式识别、语音综合及机器人控制等领域。随着理论研究的不断深入和应用领域的迅速扩大，近年来智能信息处理成了人工智能的一个热门研究方向，我国各高等院校都成立了关于智能信息处理的研究机构。他们立足于信息处理技术的基础研究和应用，积极地将数学、人工智能、逻辑学、认知科学等领域最新研究成果应用于各种信息的智能处理，在模式识别与人工智能、数据库与数据仓库的挖掘技术、信息网络安全与数据保密技术等方面取得了较好的研究成果，在带动其院校学科建设的同时，也努力扩大了信息技术在国民经济各领域的应用，提高了信息处理技术的社会效应和经济效益。
二、主要研究方向
模式识别与人工智能
数据挖掘算法
优化决策支持系统
商用智能软件
三、研究目标
以促进本学科的建设为目标，加强智能理论的研究，并侧重智能系统的开发应用工作。在理论上，配合本硕学生的教学工作，在模式识别与人工智能、数据挖掘和智能算法等方面进行深入研究，取得比较深入的理论研究成果，从而使学生掌握这方面最新的知识理论，为他们在以后的研究和工作中打下坚实的基础，进一步可以独立研究并取得更大的成就。在智能应用上，我们要根据现有的基础条件，进一步加强梯队人员和素质的建设，形成一支结构合理、充满活力、人员稳定的研究队伍；建立并扩展与外界的合作关系，将最新的理论研究成果转化为生产力，开发出企业急需的、先进的智能控制和信息处理软件系统，从而在为社会做贡献的同时提高我校的声誉，有利于我校的招生和就业。本方向的研究工作还会促进学生实验实践环节的质量，从根本上提高毕业生的素质。

2. 智慧旅游带给我们哪些全新体验

专家指出，如今智慧旅游已经成为我国旅游业发展的新趋势，未来的智慧旅游会依托更为成熟的技术，带给人们无限的想象。

1、虚拟游系统：你有没有想象过一场宅在家里的旅行？

一个阳光明媚的早晨，窗外传来清脆的鸟啼声，我们坐在家里沙发上，体验到世界各地的风景名胜，或者为自己制定一份旅游攻略，提前计划好居住的酒店、每个景点所花费的时间等。这就是如今最火的VR虚拟现实技术，甚至可以为游客画出一个在家就可以观赏游览的“VR全景+智慧景区蓝图”，足不出户就将天下美景尽收眼底。

2、生物识别技术：你有没有想象过未来的景区是何模样？

未来的景区可能会没有工作人员，没有售票处等等，我们“刷脸”就能进入景区，“刷脸”即可购物支付，游览全程有无所不知的自助导游解说耳机陪伴，随时随地发送信息就可以获得图文详尽的旅游资料，真正实现自在地畅游景区。

3、智能导览系统：你有没有想象过有“御用”导游陪伴的旅行呢？

当进入游览景区环节，景区智能导览系统将发挥它的巨大魅力。游客只需租用一台自助导游解说耳机，便可一边游览景区，一边享受全程自动讲解服务。这解决了以前人工导游讲解费力且效果不佳的问题，同时也让游客更好地游览景区。

4、客流分析系统：你有没有想象过随时随地知晓景区哪里人最少？

在景区客流监控方面，景区借助智慧旅游对游客在景区内的流动特征、消费习惯等进行科学地计量分析，更好地引导游客的空间流向。甚至游客自身就可以根据智慧旅游的终端设备，得到景区内客流分布实时信息，自主调整游览线路。

3. 毕业设计：基于智能算法的背包问题研究-------高分

呵~ 想法不错啊，你去工作挣钱，让别人帮你做毕业设计？！

干脆让你导师做吧！算法研究也好，应用系统也好！
另外问一下：我只能看到你的标点符号中的问号，是不是我系统有问题了？

4. 人工智能是智能算法的实现,其核心内容在于什么

人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

5. 有没有什么能自动生成旅行计划的网站或者app

有，但大多不实用，市场上曾经有一些创业公司尝试用技术或者机器算法来完成旅行计划的自动生成，但运营的效果非常不理想。因为旅游产品基本分为标品和非标品，机票酒店门票这类标准化程度很高的产品是标品，其他跟团游、个性化定制游、小包团这些都是很难标准化的产品，产业链很长，里面不确定性的服务和要素很多，很难通过机器算法实现人工智能类的定制，即使你填满了需求点，系统根据数据定制出来的旅游计划还是不可执行的，非常不适用，因为旅游这类的产品还是人的服务占主要因素。我建议你关注下青驿APP，不主动推荐算法，但会给用户提供更多的个性化的游记攻略问答结伴等旅游内容，用户根据这些旅游内容和旅游知识的共享，基本上从一个旅游小白完成自己的个性化旅游计划的制定，这也许是未来旅游行业提供个性化产品的一个方向。

6. 智能算法的智能算法概述

智能优化算法要解决的一般是最优化问题。最优化问题可以分为（1）求解一个函数中，使得函数值最小的自变量取值的函数优化问题和（2）在一个解空间里面，寻找最优解，使目标函数值最小的组合优化问题。典型的组合优化问题有：旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP），加工调度问题（Scheling Problem），0－1背包问题（Knapsack Problem），以及装箱问题（Bin Packing Problem）等。
优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，本文介绍的模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。
优化思想里面经常提到邻域函数，它的作用是指出如何由当前解得到一个（组）新解。其具体实现方式要根据具体问题分析来定。
一般而言，局部搜索就是基于贪婪思想利用邻域函数进行搜索，若找到一个比现有值更优的解就弃前者而取后者。但是，它一般只可以得到“局部极小解”，就是说，可能这只兔子登“登泰山而小天下”，但是却没有找到珠穆朗玛峰。而模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，神经网络等从不同的角度和策略实现了改进，取得较好的“全局最小解”。

7. 什么是智能算法

在工程实践中，经常会接触到一些比较“新颖”的算法或理论，比如模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，神经网络等。这些算法或理论都有一些共同的特性（比如模拟自然过程），通称为“智能算法”。

8. 人工智能会影响到旅游的哪些方面

VR应用，VR可以提高客户体验以及个性化的旅游体验，帮助旅游公司提高转化率。客户可以在酒店感受VR服务。

旅游业可以通过语音识别为游客提供旅行信息。游客不必计划他们的旅行，计算机将帮助客户预定他们想去的目的地，以及推荐该地区的每一个值得去的地方和美食。

AI算法将帮助旅游业完成定价、销售、客户偏好以及其他提高利润率的方法。采用人工智能将有助于对客户行为做出战略性决策，并使许多流程实现自动化，提升业务水平。在人工智能算法的帮助下，游客可以快速地得到他们想要的东西，甚至不需要打电话给酒店的客房服务。

人工智能技术的应用，帮助游客更精准地匹配出行需求，也可以让游客的出行体验更智能、更便捷。如今，人工智能技术已经渗透到旅游业的各个方面，人们可以根据自己的需求定制个性化、智能化的旅游方案。

9. 酒店预订应用如何做个性化智能推荐

[导读]“帮用户选到符合他们心意的好酒店”是Q酒店的价值定位。该产品将用户的住店需求分为九大偏好和三大场景。用户在喜好设置中的九个标签中选择自己最重视的四个喜好 了解用户的喜好并直接推荐他需要的信息是众多互联网产品的目标。在酒店预订行业，Q酒店就是朝着该方向进行摸索的一款新应用。 “帮用户选到符合他们心意的好酒店”是Q酒店的价值定位。该产品将用户的住店需求分为九大偏好和三大场景。用户在喜好设置中的九个标签中选择自己最重视的四个喜好，再从搜索设置中选择此次住酒店的原因，即出差、旅行和约会中择其一，就能在应用中看到和自己喜好度最匹配的酒店信息。 在移动端的酒店预订产品中，大部分订房应用和酒店以及OTA之间的合作关系包括三种： �6�1酒店直签：即酒店预订应用与酒店直接签约，按实际发生的预订和消费间夜数收取佣金。 �6�1OTA合作：即酒店预订应用与OTA合作，OTA向酒店预订应用开放房态接口，预订成功后酒店先与OTA结算佣金，OTA再与订房应用分成。 �6�1搜索展示：即酒店预订应用根据搜索结果按照点击数向酒店收费。 Q酒店产品负责人潘江浩介绍，此前，酒店预订应用向用户销售酒店房间时的逻辑是，手中有什么样的房源就向用户销售相应的房间。在这个层面主要比拼的是酒店覆盖数和资源。 但在未来，解决了基本的酒店覆盖率问题后，向用户精准地推荐适合他们的酒店会成为下一阶段酒店预订应用竞争的核心。Q酒店希望先于那些以掌握酒店资源来作为销售依据的产品做出思路上的转换。扩大酒店的覆盖面，给用户更多的酒店选择空间和基于智能算法上的精准匹配。 个性化智能推荐算法的搭建逻辑 Q酒店的智能推荐算法来自于“用户喜好+所处场景+酒店自身”的三维匹配。 根据所获取的酒店评论资源库以及部分典型用户的访谈，Q酒店提取出了用户选择酒店偏好方面的九个喜好维度，即房间舒适、装修精致、服务周到、近中心区、性价比高、卫生干净、交通方便、环境安静以及设施齐全。 每一个酒店如何对应相应的喜好标签?潘江浩介绍，每个酒店对应的标签并不是由人工来进行匹配，而是根据酒店已经积累的历史用户评论，Q酒店通过语义分析和关键词聚类等技术，把原本已有的大量UGC内容进行结构化整理，变成能够与用户喜好和场景相对应匹配的维度。 当用户在喜好标签中选择了四个，并选定场景和酒店自身的条件，包括地点、价格和时间后，和用户要求重合度最高的酒店就会被优先推荐，在其之后则按照喜好匹配度由高至低依次推荐。 Q酒店中的酒店数据来源于三个方面：商务团队直接签约的酒店，由酒店提供相应的数据接口;和OTA合作，由OTA提供酒店数据;最后一种则来自于从网上搜索到的酒店信息，由编辑进行整理后录入系统，产品提供酒店电话供用户预订。 酒店需求变化蕴藏的市场潜力 产品中的酒店类型则分为经济连锁酒店、中端酒店和高端酒店三类。其中，经济连锁酒店中的70%到80%可以直接预订。而在一二线城市中，该类酒店占Q酒店的比例约40%。而在三四线的乡镇，该类酒店的比例会降到15%以下。 酒店类型的占比影响着按照喜好进行推荐的产品前景。由于经济连锁酒店的房间质量和特色较为统一，因此习惯于订该类酒店的人未必对个人喜好有很高的要求。 但从目前市场的发展情况来看，商旅人士逐渐希望住到比经济连锁酒店更好的中端酒店。在性价比合理的前提下，该类用户也会想尝试更多的好酒店，来满足一些深层次的猎奇、朋友同事间谈论等隐性需求。可这一类型的酒店因为还没有形成有影响力的品牌，而借助个性化的推荐更容易获得用户的发现。 而对于旅游者来说，他们所要去的城市是陌生的，住店经历又是整个旅行过程中非常重要的一个部分。他们会渴望住到一些有当地特色，或是离景点近的酒店客栈。 当用户对于酒店的特色和个性化需求增高时，在常规的经济连锁酒店之外就需要一些帮助用户发现更符合他们喜好的酒店预订产品。预测到这将成为下一阶段可能爆发的用户需求，Q酒店就选择了以此作为起点。 Q酒店是初见公司旗下的产品。该公司创始人郑南雁就是7天连锁酒店的创始人和前CEO。初见公司的前身主要为7天连锁酒店提供无线预订直销业务。