1、在信息化時(shí)代，隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速普及，旅游業(yè)有著巨大的發(fā)展空間，人們?cè)絹碓较Ｍ柚ヂ?lián)網(wǎng)使旅游更加智能。同時(shí)，從互聯(lián)網(wǎng)中獲取的更多且更高質(zhì)量的旅游信息，能夠豐富人們的旅游經(jīng)驗(yàn)并方便旅游計(jì)劃的制定和決策，這也使得個(gè)性化自由出行成為旅游業(yè)發(fā)展的主流方向。社會(huì)媒體上以用戶分享為特點(diǎn)的社區(qū)平臺(tái)和以自我表達(dá)為特點(diǎn)的自媒體產(chǎn)生了旅游資源的大數(shù)據(jù)，這些資源如果被充分地利用在以高科技和新技術(shù)為驅(qū)動(dòng)的智能旅游系統(tǒng)上，將為智能旅游研究領(lǐng)域帶來新的生機(jī)，且會(huì)為

2、互聯(lián)網(wǎng)+旅游的發(fā)展發(fā)揮重要的作用。然而，社會(huì)媒體中的旅游數(shù)據(jù)具有以下特點(diǎn)：多樣性、冗余性、異質(zhì)性和智慧性。針對(duì)社會(huì)媒體中旅游數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，本論文主要解決目前存在的以下難題：社會(huì)媒體中旅游可視化信息（文本和圖像）難以高效地獲??；旅游多模態(tài)異構(gòu)信息難以有效地利用；旅游景點(diǎn)多媒體實(shí)體信息難以恰當(dāng)?shù)貦z索；旅游個(gè)性化推薦模型難以合理地構(gòu)建。因此，論文主要的研究創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　1.提出了一種基于混合特征圖模型的圖像搜索重排序方法，實(shí)現(xiàn)了利用混

3、合的視覺特征與圖模型從網(wǎng)絡(luò)中快速獲取高質(zhì)量的互聯(lián)網(wǎng)圖像，從而為基于社會(huì)媒體旅游圖像的分析提供數(shù)據(jù)保障。針對(duì)目前搜索引擎對(duì)圖像檢索的不足，運(yùn)用視覺信息來彌補(bǔ)基于文本搜索與圖像間存在的語義鴻溝問題。針對(duì)單一視覺特征具有局限性的問題，利用潛在語義分析融合多視覺特征得到混合特征，這種混合特征不僅結(jié)合了多個(gè)單一特征且能保留這些特征之間的潛在關(guān)系。針對(duì)基于分類和聚類的重排序方法的不足，采用基于圖模型的重排序框架對(duì)圖像進(jìn)行重排序，最終完成基于混合特征

4、圖模型的圖像搜索重排序。此方法能高效且高質(zhì)量地獲取社會(huì)媒體中的圖像信息，進(jìn)而為后續(xù)的旅游圖像分析挖掘與個(gè)性化推薦工作做準(zhǔn)備。
　　2.提出了一種基于用戶操作行為檢測(cè)的相似視頻溯源方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)視頻的用戶操作行為檢測(cè)與相似視頻的溯源分析，從而管理互聯(lián)網(wǎng)中冗余的相似視頻并幫助去除冗余視頻，以保證從社會(huì)媒體中獲取高質(zhì)量的旅游視頻。針對(duì)用戶對(duì)視頻進(jìn)行的編輯操作行為，設(shè)計(jì)可判定溯源關(guān)系的操作行為檢測(cè)子進(jìn)行操作行為檢測(cè)。針對(duì)檢測(cè)到的視頻操作行

5、為，根據(jù)判定規(guī)則判斷相似視頻兩兩之間的父子關(guān)系。針對(duì)獲取的相似視頻對(duì)的父子關(guān)系，構(gòu)建一組相似視頻溯源圖以分析相似視頻的關(guān)系，最終完成基于用戶操作行為檢測(cè)的相似視頻溯源分析。此方法能實(shí)現(xiàn)對(duì)社會(huì)媒體上存在的大量冗余相似視頻的高效檢索，濾除冗余視頻以及分析熱門視頻的動(dòng)態(tài)演化。同時(shí)，視頻作為一種重要的可視化信息，從社會(huì)媒體上獲取的高質(zhì)量視頻同樣可以應(yīng)用在旅游數(shù)據(jù)分析上，進(jìn)而完成對(duì)旅游信息的個(gè)性化推薦。
　　3.提出了一種基于異質(zhì)信息融合的

6、旅游景點(diǎn)重排序方法，實(shí)現(xiàn)了基于用戶查詢及異質(zhì)信息融合的旅游景點(diǎn)檢索與重排序，從而幫助用戶進(jìn)行旅游決策。針對(duì)目前旅游商業(yè)網(wǎng)站僅被動(dòng)提供旅游景點(diǎn)信息的不足，提出了基于查詢?cè)~的景點(diǎn)檢索使用戶根據(jù)需求獲取景點(diǎn)信息。針對(duì)文本檢索多媒體信息實(shí)體的語義鴻溝問題，提出運(yùn)用社會(huì)媒體中的旅游異質(zhì)信息對(duì)初始檢索景點(diǎn)進(jìn)行重排序。針對(duì)需要利用社會(huì)媒體旅游異質(zhì)信息的問題，先挖掘基于內(nèi)容（圖像和文本）的多隱主題特征，然后利用多隱主題特征進(jìn)行基于圖模型的重排序，再對(duì)基

7、于評(píng)分的信息（受歡迎度與滿意度）進(jìn)行排序，最終完成基于異質(zhì)信息融合的旅游景點(diǎn)重排序。此方法滿足了不同用戶獲取景點(diǎn)信息的需求，并且充分利用旅游異質(zhì)信息完成在初始文本檢索基礎(chǔ)上的景點(diǎn)重排序，提升了用戶獲取旅游景點(diǎn)信息的體驗(yàn)。所提出的基于異質(zhì)信息融合的旅游景點(diǎn)重排序方法充分實(shí)現(xiàn)了用戶主動(dòng)獲取所需景點(diǎn)信息的功能，為研究旅游個(gè)性化推薦問題做了充分準(zhǔn)備。
　　4.提出了一種基于集體智慧的個(gè)性化旅游景點(diǎn)推薦方法，實(shí)現(xiàn)了利用社會(huì)媒體中豐富的集體智

8、慧并且結(jié)合用戶交互為用戶推薦景點(diǎn)的功能，從而為用戶個(gè)性化地推薦景點(diǎn)。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中含有大量用戶分享的旅游信息的現(xiàn)象，提出從旅游信息中挖掘集體智慧并提取結(jié)構(gòu)化知識(shí)，從而為用戶決策提供充分依據(jù)。針對(duì)旅游數(shù)據(jù)的稀疏性和多樣性的特點(diǎn)，提出采用基于內(nèi)容的推薦方法結(jié)合顯性用戶信息進(jìn)行景點(diǎn)推薦。針對(duì)集體智慧知識(shí)利用的問題，提出利用流形正則化分類方法建立個(gè)性化景點(diǎn)相似模型，結(jié)合用戶交互對(duì)景點(diǎn)的多模態(tài)集體智慧知識(shí)進(jìn)行權(quán)重自適應(yīng)的融合，得到候選的推薦景點(diǎn)。針對(duì)

9、用戶決策受情景上下文影響的現(xiàn)象，提出結(jié)合用戶定位信息對(duì)候選的推薦景點(diǎn)進(jìn)行再次篩選，最終為用戶個(gè)性化地推薦旅游景點(diǎn)。所提出的基于集體智慧的個(gè)性化旅游景點(diǎn)推薦的方法僅需用戶簡(jiǎn)單的交互，便可結(jié)合社會(huì)媒體信息中存在的集體智慧個(gè)性化地為用戶推薦景點(diǎn)。
　　綜上所述，本文的研究成果是在數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科的基礎(chǔ)上進(jìn)行的基于互聯(lián)網(wǎng)+旅游的應(yīng)用創(chuàng)新，涵蓋了圖像搜索重排序、視頻溯源分析、景點(diǎn)檢索與重排序、個(gè)性化景點(diǎn)推薦等相關(guān)研究?jī)?nèi)容，具體解決了