北京，2023年9月29日/PRNewswire/-全球領先的全息增強現實（“AR”）技術提供商WiMi全息雲股份有限公司（NASDAQ:WiMi）（“WiMi”或“公司”）今天宣布，提出了一種增強大數據分析模型，用于開發創新的智能個性化旅行推薦系統。WiMi結合了用戶偏好、動态環境、期望的活動、生活方式體驗和現實世界的問題（例如成本和距離），以确定和推薦最合适的旅行目的地。與現有商業系統中使用的推薦系統相比，這種系統将是一個巨大的改進。現有系統主要關注旅遊套餐中提供的旅遊目的地，無法滿足以用戶為中心和上下文驅動的需求。此外，很難從單一的數據源中獲得關于任何旅行目的地的全面而豐富的信息。
WiMi使用增強的大數據分析模型開發了該系統的原型，該模型考慮了五大類數據類型，即圖像、評論、氣候、社交媒體和位置。通過利用目的地相關信息，如自然環境圖像、各種旅行活動的評論、基于天氣報告曆史的氣候數據、最近事件的社交媒體内容和全球新聞，實現優化和個性化的旅行推薦，以及具有地理空間距離測量和以用戶為中心的旅行約束的位置信息。這些數據源的集成提供了對旅行目的地更全面、準确了解的能力。
該模型使用智能分析和最先進的技術來實現優化的旅行推薦系統。它是基于深度學習、自然語言處理（NLP）、數據挖掘和機器學習、社交媒體分析和地理信息系統（GIS）等關鍵技術實現的。
深度學習：WiMi基于增強大數據分析的智能模型使用深度學習技術來分析和處理圖像和審查數據。通過訓練神經網絡模型，可以從圖像中提取有關目的地自然環境的信息，以及從評論中提取旅遊活動的質量和用戶體驗的信息。
NLP：自然語言處理應用于情緒分析和個性化的模型審查數據。這使得該模型能夠了解用戶對旅遊活動的态度和偏好，從而獲得更好的個性化推薦。
數據挖掘和機器學習：該模型使用數據挖掘和機械學習算法分析氣候數據，以了解氣候趨勢和目的地旅行的合适時間。這些算法還可以根據旅行者的曆史數據預測未來的天氣狀況。
社交媒體分析：通過算法分析社交媒體數據，以了解最近事件對旅行目的地的影響。這使得該模型能夠及時提供與旅行安全和熱點事件相關的信息，幫助旅行者做出明智的決定。
GIS：通過使用GIS技術對地理空間數據進行管理和分析。考慮到地理空間距離和用戶特定的旅行限制，我們能夠為旅行者提供更符合他們需求和偏好的目的地建議。
該旅行推薦系統為旅行者提供更準确、更個性化的建議。通過綜合各種數據源，我們能夠更好地了解目的地的自然環境、旅遊活動、氣候趨勢、社交媒體動态和全球新聞。這使旅行者能夠考慮決策過程的各個方面，并根據自己的偏好和實際問題做出明智的旅行決定。該旅行推薦系統的開發基于先進的技術和智能分析，提供了幾個關鍵優勢：
個性化推薦：通過對用戶偏好和需求的深入分析，系統能夠根據每位旅行者的獨特興趣和偏好，為他們推薦最合适的目的地。個性化推薦提供更定制化的體驗，讓旅行者獲得更大的滿足感，享受旅行的樂趣。
上下文驅動：系統不僅考慮用戶的個人偏好，還考慮動态環境因素。例如，根據當前的氣候條件和最近的社交媒體發展，該系統能夠為旅行者提供更準确的目的地推薦。這種基于背景的建議使旅行決策更具相關性，提高了其可靠性和實用性。
