1.基于大数据的会话推荐反馈处理方法,其特征在于,该方法包括:确定用户的云旅游景区,基于大数据技术,构建所述云旅游景区的云旅游模型;
获取用户的云旅游记录数据,对所述云旅游记录数据进行特征分析,生成用户的旅游特征数据;
按照所述旅游特征数据,在所述云旅游模型中进行路线规划,生成云旅游路线;
按照所述云旅游路线,在所述云旅游模型中,对用户进行云旅游展示,并接收用户的交互会话信息;
对所述交互会话信息进行反馈分析,根据反馈分析结果,对所述云旅游模型和所述云旅游路线进行跟踪优化。
2.如权利要求1所述的基于大数据的会话推荐反馈处理方法,其特征在于,所述确定用户的云旅游景区,基于大数据技术,构建所述云旅游景区的云旅游模型包括:接收用户发送的云旅游需求;所述云旅游需求的数据类型至少包括文本;
对所述云旅游需求进行目标分析,确定云旅游景区,并读取基准模型;
以所述云旅游景区为关键词,基于大数据技术获取预设时段内的含有位置信息的自媒体数据;
对所述自媒体数据进行识别,更新所述基准模型,得到云旅游模型。
3.如权利要求1所述的基于大数据的会话推荐反馈处理方法,其特征在于,所述获取用户的云旅游记录数据,对所述云旅游记录数据进行特征分析,生成用户的旅游特征数据包括:向用户发送记录权限申请;
当用户同意所述记录权限申请时,获取用户的云旅游记录数据;所述云旅游记录数据包括景点名称和停留时长;
根据预设的分类器对确定景点名称的景点类型,统计各景点类型的停留时长,构建兴趣矩阵;所述兴趣矩阵中的列与景点类型对应;
统计预设数量的用户的兴趣矩阵,确定与景点类型对应的权重;
根据权重构建权重数组,对兴趣矩阵进行修正排序,按顺序抽取景点类型,作为用户的旅游特征数据。
4.如权利要求3所述的基于大数据的会话推荐反馈处理方法,其特征在于,所述统计预设数量的用户的兴趣矩阵,确定与景点类型对应的权重的步骤包括:读取预设数量的用户的兴趣矩阵,对所述兴趣矩阵进行规范化,得到规范矩阵;
计算规范矩阵中各列的均值,根据所述均值对景点类型进行排序,得到景点类型的次序数组;
统计次序数组,计算各景点类型的平均次序,根据所述平均次序确定景点类型的权重;
所述权重与平均次序呈反比;
根据景点类型的权重构建权重数组;
其中,规范矩阵的生成过程为:
式中,bij为规范矩阵中第i行第j列的元素,aij为兴趣矩阵中第i行第j列的元素;m为总行数,n为总列数。
5.如权利要求4所述的基于大数据的会话推荐反馈处理方法,其特征在于,所述根据权重构建权重数组,对兴趣矩阵进行修正排序,按顺序抽取景点类型,作为用户的旅游特征数据的步骤包括:读取景点类型的权重,根据兴趣矩阵中的列顺序排列权重,得到权重数组;
读取规范矩阵,根据权重数组对规范矩阵进行修正,得到加权矩阵;
对所述加权矩阵进行分析,计算各列的综合评价值;
根据所述综合评价值对景点类型进行排序,将排序后的景点类型作为旅游特征数据。
6.如权利要求5所述的基于大数据的会话推荐反馈处理方法,其特征在于,所述加权矩阵的生成过程为:cij=wj·bij,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n式中,cij为加权矩阵中第i行第j列的元素;wj为第j列对应的权重;
所述对所述加权矩阵进行分析,计算各列的综合评价值的过程为:获取各列元素的极值,根据所述极值计算正距离和负距离,根据所述正距离和负距离计算综合评价值;
所述综合评价值的计算过程为:
式中,P为综合评价值,Df为负距离,Dz为正距离,cjs为第j列的最小值,cjb为第j列的最大值。
7.如权利要求3所述的基于大数据的会话推荐反馈处理方法,其特征在于,所述按照所述旅游特征数据,在所述云旅游模型中进行路线规划,生成云旅游路线的步骤包括:在所述云旅游模型中读取景点,获取各个景点的类型;
比对各个景点的类型与旅游特征数据,计算相似度;
根据相似度确定各个景点的优先级;
基于各个景点的优先级和各个景点的位置生成云旅游路线。
8.如权利要求1所述的基于大数据的会话推荐反馈处理方法,其特征在于,所述按照所述云旅游路线,在所述云旅游模型中,对用户进行云旅游展示,并接收用户的交互会话信息包括:按照所述云旅游路线,在所述云旅游模型中,进行云旅游引导;
在云旅游引导过程中,对用户进行云旅游展示;
在云旅游展示过程中,创建旅游会话人物;
接收用户与所述旅游会话人物之间的交互会话信息。
9.如权利要求1所述的基于大数据的会话推荐反馈处理方法,其特征在于,所述对所述交互会话信息进行反馈分析,根据反馈分析结果,对所述云旅游模型和所述云旅游路线进行跟踪优化包括:提取所述交互会话信息中的关键会话信息;
对所述关键会话信息进行反馈分析,生成反馈分析结果;
根据所述反馈分析结果,对所述云旅游模型和所述云旅游路线进行跟踪优化。
10.如权利要求8所述的基于大数据的会话推荐反馈处理方法,其特征在于,所述根据所述反馈分析结果,对所述云旅游模型和所述云旅游路线进行跟踪优化包括:根据所述反馈分析结果,判断是否具有变更需求;
在具有变更需求时,提取需求反馈信息;
根据所述需求反馈信息,对所述云旅游模型进行跟踪优化,生成云旅游优化模型;
根据所述需求反馈信息,对所述云旅游路线进行跟踪优化,生成云旅游优化路线。