北京，2023年9月29日/PRNewswire/-全球领先的全息增强现实（“AR”）技术提供商WiMi全息云股份有限公司（NASDAQ:WiMi）（“WiMi”或“公司”）今天宣布，提出了一种增强大数据分析模型，用于开发创新的智能个性化旅行推荐系统。WiMi结合了用户偏好、动态环境、期望的活动、生活方式体验和现实世界的问题（例如成本和距离），以确定和推荐最合适的旅行目的地。与现有商业系统中使用的推荐系统相比，这种系统将是一个巨大的改进。现有系统主要关注旅游套餐中提供的旅游目的地，无法满足以用户为中心和上下文驱动的需求。此外，很难从单一的数据源中获得关于任何旅行目的地的全面而丰富的信息。
WiMi使用增强的大数据分析模型开发了该系统的原型，该模型考虑了五大类数据类型，即图像、评论、气候、社交媒体和位置。通过利用目的地相关信息，如自然环境图像、各种旅行活动的评论、基于天气报告历史的气候数据、最近事件的社交媒体内容和全球新闻，实现优化和个性化的旅行推荐，以及具有地理空间距离测量和以用户为中心的旅行约束的位置信息。这些数据源的集成提供了对旅行目的地更全面、准确了解的能力。
该模型使用智能分析和最先进的技术来实现优化的旅行推荐系统。它是基于深度学习、自然语言处理（NLP）、数据挖掘和机器学习、社交媒体分析和地理信息系统（GIS）等关键技术实现的。
深度学习：WiMi基于增强大数据分析的智能模型使用深度学习技术来分析和处理图像和审查数据。通过训练神经网络模型，可以从图像中提取有关目的地自然环境的信息，以及从评论中提取旅游活动的质量和用户体验的信息。
NLP：自然语言处理应用于情绪分析和个性化的模型审查数据。这使得该模型能够了解用户对旅游活动的态度和偏好，从而获得更好的个性化推荐。
数据挖掘和机器学习：该模型使用数据挖掘和机械学习算法分析气候数据，以了解气候趋势和目的地旅行的合适时间。这些算法还可以根据旅行者的历史数据预测未来的天气状况。
社交媒体分析：通过算法分析社交媒体数据，以了解最近事件对旅行目的地的影响。这使得该模型能够及时提供与旅行安全和热点事件相关的信息，帮助旅行者做出明智的决定。
GIS：通过使用GIS技术对地理空间数据进行管理和分析。考虑到地理空间距离和用户特定的旅行限制，我们能够为旅行者提供更符合他们需求和偏好的目的地建议。
该旅行推荐系统为旅行者提供更准确、更个性化的建议。通过综合各种数据源，我们能够更好地了解目的地的自然环境、旅游活动、气候趋势、社交媒体动态和全球新闻。这使旅行者能够考虑决策过程的各个方面，并根据自己的偏好和实际问题做出明智的旅行决定。该旅行推荐系统的开发基于先进的技术和智能分析，提供了几个关键优势：
个性化推荐：通过对用户偏好和需求的深入分析，系统能够根据每位旅行者的独特兴趣和偏好，为他们推荐最合适的目的地。个性化推荐提供更定制化的体验，让旅行者获得更大的满足感，享受旅行的乐趣。
上下文驱动：系统不仅考虑用户的个人偏好，还考虑动态环境因素。例如，根据当前的气候条件和最近的社交媒体发展，该系统能够为旅行者提供更准确的目的地推荐。这种基于背景的建议使旅行决策更具相关性，提高了其可靠性和实用性。
