基于知识图谱的乡村旅游智库设计研究_袁扬.pdf

第 31 卷 第 4 期 2023 年 8 月Vol.31 No.4Aug.2023电脑与信息技术Computer and Information Technology文章编号：1005-1228（2023）04-0049-03基于知识图谱的乡村旅游智库设计研究袁扬（四川旅游学院 信息与工程学院四川成都610010）摘要：出融合多元信息的乡村旅游智库，为全面精准的辅助决策提供依据。乡村旅游智库对乡村旅游建设的决策具有重要作用，但传统的智库主要依赖专家人工判断，无法充分利用新兴技术实现动态性、及时性、融合性。知识图谱通过三元组关系表达实体与实体间的关系，将知识以“图”的形式表示出来，契合智库建设的多渠道融合及专业化特征。本课题基于知识图谱搭建乡村旅游智库，通过知识抽取、知识融合、知识计算、决策路径设计等关键技术，最终设计。关键词：乡村旅游；知识图谱；智库建设；辅助决策中图分类号：F590.75，TP311文献标识码：ADesign and Research of the Rural-travelling Think Tank Based on Knowledge GraphYUAN Yang（School of Information and Engineering,Sichuan Tourism University,Chengdu 610010,China）Abstract：The rural-travelling think tank plays an important role in the construction of the rural-travelling,and the traditional think tank cannot make full use of the innovative technology to realize the dynamic,timeliness and fusion since it mainly relies on the human judgement.The knowledge graphs express correlation among entities with the triplets,show the knowledge with the“graph”,which corresponds to the feature of multi-fusion and expertise.This research construct the rural-travelling think tank based on the knowledge graph and design the rural-travelling through the key techonology including knowledge extraction,knowledge fusion,knowledge computation,design-path design.This thank tank helps high efficient and accurate assisted design-making.Key words:rural-travelling;knowledge graph;think tank construction;assisted decision-making 收稿日期：2022-09-13基金项目：四川旅游学院 2021 年度校级科研项目（一般项目）“基于时序知识图谱的乡村旅游智库研究”（项目编号：2021SCTUZK86）。作者简介：袁扬（1983-），男，讲师，博士，四川成都人，主要研究方向：数据挖掘、计算机视觉。2018 年中央一号文件中共中央国务院关于实施乡村振兴战略意见中明确提出加强乡旅融合，打造乡村旅游精品路线。经过近几年发展，乡村旅游已成为乡村振兴的重要引擎1。为使乡村旅游在理论、时间上做出探索创新，多地以相关领域专家学者为主要力量建立起乡村旅游智库，深入乡村为旅游发展出谋划策,并取得一定成效。如四川乡村频道赋能资源整合，打造服务“三农”全媒智库中心，通过智库服务做客频道常设节目，参与客户端用户互动，为农民群体直接答疑解2；地方政府通过组建高校团队向旅游资源丰富的地区进行实地调研和培训；以现代旅游业协同创新中心为平台，通过社会服务、智库合作、委托咨询等渠道拓展学生就业方向,推动向旅游外交、智慧旅游、虚拟旅游、精品民宿、乡村振兴等新兴文化和旅游行业的人才输送3。在探索过程中，智库发挥了推动作用，取得了显著成效。但由于传统的智库模式缺少大数据及人工智能技术的支撑，更多地依靠人工、政策等驱动，还无法满足逐渐增长的应用需求，主要体现在：一是融合性不强，在资源整合上缺乏对多源数据的挖掘，特别是对新媒体等产生的非结构性数据融合不足；二是动态性不足，传统的智库在更新时依赖人为因素，势必影响智库决策的及时性；三是精确性不足，片面地分析数据容易导致决策辅助与问题的匹配度不高。综上所述，单纯依靠专家人工经验的乡村旅游智库已经无法满足当前旅游转型需求，需要构建新的支撑系统，实现智库依靠现代信息及专DOI:10.19414/ki.1005-1228.2023.04.001电脑与信息技术 2023 年 8 月50家智慧综合研判的功能4。因此，乡村旅游智库所需的支撑系统应能对乡村旅游涉及到的知识领域进行映射，更好地解决关系识别、知识融合等维度的问题。基于以上需求，本课题针对基于知识图谱的乡村旅游智库系统的研究探索。知识图谱是融合多种知识并利用可视化图谱形象展示多关系的技术。在知识图谱的框架上搭建智库，可以利用知识图谱挖掘数据间关联性，将游客多样性偏好、人文背景、城市规划（交通、环境）等因素进行关联，使运营方得出最适合当地特点的建设方案，而且，基于知识图谱的数据关系具有较强的深度与广度，这为解决乡村旅游智库中的融合性问题提供了有力保障。1乡村旅游智库特征乡村旅游智库应具备两方面主要特征。一是多渠道融合特征。由于乡村旅游精品路线的打造受到地方政策、自然条件、游客兴趣、经济条件、风土人情等多方面因素影响，数据势必呈现多类型、多来源的特点。二是专业化特征。传统智库中的专家意见具有亲临现场、反应灵活等优势，体现了建设指导的专业性，每个学科的专家都需要较高的专业知识，这就要求智库既能在大数据思维指导下加快信息处理效率，又能充分利用专家知识。针对乡村旅游智库特征，需要从信息化、智能化两个维度给予有利支撑，乡村旅游发展的差异化使智库建设呈现多元化趋势，亟须智能化知识处理工具的支撑。2乡村旅游知识图谱的系统构建2.1总体目标乡村旅游智库在指导乡村旅游建设上有不可替代的优势：一是更新速度优于纯人工智库，提升辅助决策及时性；二是多源数据的融合有助于从不同视角为决策提供支撑。因此，本研究构建乡村旅游全要素的知识图谱，并在此基础上进一步构建乡村旅游智库，对建设方向、投入重点、潜在市场提供可视化的决策支撑。2.2系统设计本课题基于知识图谱搭建乡村旅游智库，形成网络关系实体知识库。首层为知识抽取：负责提取数据源中的实体、概念及关联属性；第二层为知识融合，将来自不同实体库（如文化项目库、基础设施库、宣传媒体库）的同一实体融合在一起；第三层是知识计算，通过知识图谱发掘内部隐含关系及隐含趋势；第四层是决策应用，利用人工智能技术进行预测并实现可视化。2.2.1 知识抽取首先搭建各实体概念的关系图，可对应项目、环境、住宿、交通、政府规划等实体，其中餐饮、民宿、交通等均与项目实体之间的关系为隶属关系，政府规划、专家意见、游客评价对项目起到支撑关系（图 1）。结构化的数据来源于行业研究、政府文件中的直接数据，非结构化数据来自政府工作报告、游客评价、专家意见等文字评论部分，需要利用自然语言处理技术进行结构化转换。暂不考虑音视频、图像等多媒体格式的数据。2.2.2 知识融合数据来源的多渠道、多类型造成数据复杂、冗余以及关系模糊不清，不利于后续的知识计算及推理。因此需要对数据进行整合、消歧、链接，并调整数据模型，使之符合旅游活动的特征和分析需要（图 2）。2.2.3 知识计算通过知识图谱计算和推理，发现隐含知识、隐含关系和隐含趋势。例如，推理出游客流向，描绘出游客画像；从政府规划文件及报告中计算出乡村当前建设状况和未来规划，找到乡村下一步发会展趋势，描绘出具有时间移动规律的乡村画像；再利用算法（如随机森林算法、决策树算法、KNN 算法）对不同画像进行匹配。以此作为大数据可视化输入数据。图 1概念模型2.2.5 决策应用通过乡村旅游知识图谱的计算和推理，可实现多种智能化应用。以本研究中的可视化分析为例，可在结合专家意见、政府规划、旅游周期、游客评价等因素的基础上综合评估出最能实现收益增长的项目方向；可呈现游客对某类项目的诉求及周期性规律，从第 31 卷 第 4 期51袁扬，基于知识图谱的乡村旅游智库设计研究而预测该地区项目的发展前景；可呈现游客客群年龄、来源结构；可从营销的维度展示游客对各宣传渠道的接收度；可从多维度帮助决策层发现游客、景区、交通和配套设施在时空维度上的复杂关系。图 2知识图谱的结构2.3旅游建设决策路径设计旅游建设决策路径将基于融合型知识图谱，应用大数据与人工智能算法，筛查出游客期望、政府规划、财政预算综合作用下的最优建设项目以及最有潜力的宣传方式、渠道，为加强决策针对性，决策路径设计为总体区域的两层架构。2.3.1 总体性建设方案经过搜集相应的画像指标，采用机器学习算法模型，基于当地旅游周期性规律、政府总体规划、互联网客户评价综合判断出能带来游客增长的项目类型，明确总的建设方向，在餐饮、娱乐、自然风景、基础设施等方向上根据决策结果分配投入比例。2.3.2 区域建设方案在总体性方案基础上，将建设重点与建设项目参数进行匹配，包括项目在各区域的收益期望、投入周期、游客评价，对重点区域进行二次决策，结合游客评价、交通、自然环境、文化背景进行综合评估提出建设最优方案。图 3旅游建设决策路径方案3应用展示以某村乡村旅游建设为例，基于知识图谱的智库系统可清晰反映客群针对某一领域的偏好、客群的地区及年龄分布、宣传渠道接受度，并进一步提出决策建议。部分效果如图 4、图 5、图 6 所示。图 4客群口味偏好 图 5游客来源与趋势分析 图 6乡村旅游建设决策展示4结束语本文针对乡村旅游知识图谱提出构建框架，针对性地分析各层级间的联系和逻辑，并以此知识图谱为基础，设计出乡村旅游智库。不同于传统的面向游客的旅游知识库，本课题提出的智库面向乡村决策层，创新性地融合游客视角、政府视角、（下转第115页）第 31 卷 第 4 期115沈文杰，基于 Kylin 实现大数据 OLAP 应用化 D.北京邮电大学,2018.2 蔡旭坤.基于 Hive 和 Apache Kylin 的生产大数据聚合与管理系统的设计与实现 D.华南理工大学,2018(05).3 眭冠男.多维分析技术在大数据环境下的发展 J.电脑知识与技术,2018(04):4-5+7.4 厦门市卫生健康委员会政府信息公开网 EB/OL.https:/ 杨毅.基于 Kylin 的医疗能耗大数据多维分析管理平台 J.电子技术,2020(07):80-81.6 谭志远.基于 Kylin 实现大数据多维分析 J.广东通信技术,2018(08):48-51+58.5 Agustsson E,Timofte R.Ntire 2017 Challenge on Single Image Super-resolution:Dataset and studyC.In:Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops.Hawaii,USA:IEEE,2017.126-135.6 Timofte R,Agustsson E,Van Gool L,et al.Ntire 2017 Challenge on Single Image Super-resolution:Methods and resultsC.In:Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 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