景区智能导游系统大数据建模与性能优化研究
旅游景区智能导游系统设计与实现
旅游景区智能导游系统设计与实现随着人们对旅游的需求不断增长，旅游景区的游客数量也逐渐增多。
为了提升游客的旅游体验，智能导游系统逐渐成为旅游景区的必备设施。
本文将探讨旅游景区智能导游系统的设计与实现，以提供更好的旅游服务。
首先，旅游景区智能导游系统应具备的基本功能包括导航功能、讲解功能以及问答功能。
导航功能是智能导游系统的核心功能之一。
游客可以通过该功能查看景区地图，并能够根据自身位置获取导航路线。
导航系统应该是准确可靠的，能够提供最快捷、最合理的路线，并及时更新实时的道路情况。
此外，导航系统还应具备语音播报功能，方便游客在行走过程中听取导游信息。
讲解功能是另一个重要的功能。
通过该功能，游客可以获取关于景点的详细信息，包括历史背景、文化传承、艺术特点等。
这些信息可以以文字、语音和图片的形式呈现，以满足不同游客的阅读和听取需求。
为了提供更好的讲解服务，智能导游系统应该具备多语言功能，以迎合来自不同国家和地区的游客。
问答功能可以增加游客与导游系统的互动。
游客可以通过语音或文字提问，而系统将通过自然语言处理等技术进行分析并给出相应的回答。
这个功能可以进一步加强用户体验，让游客感觉到与真实导游的交流。
除了基本功能，旅游景区智能导游系统还可以根据景区的特点和需求进行功能扩展。
例如，系统可以提供实时天气预报，提醒游客注意天气变化，或者提供周边餐饮和购物信息，以满足游客的生活需求。
还可以通过景区地理位置和游客喜好等个性化信息，推荐相关的景点和活动，提供更加个性化的旅游体验。
在实现旅游景区智能导游系统时，需要充分利用现代技术。
首先，地理信息系统（GIS）可以用于制作景区地图和导航路线规划。
游客可以通过智能手机或者平板电脑等设备，使用地理信息系统进行导航和获取景点信息。
其次，语音识别和自然语言处理技术可以用于实现智能导游系统的问答功能。
通过这些技术，系统可以理解游客的问题，并给出相应的回答，增加系统与游客的互动体验。
人工智能在智慧旅游领域的智能导览与个性化推荐系统研究的报告800字
人工智能在智慧旅游领域的智能导览与个性化推荐系统研究的报告800字一、引言随着人工智能技术的快速发展，智慧旅游已经成为旅游业的重要发展方向。
智能导览与个性化推荐系统作为智慧旅游的关键组成部分，已经得到了广泛的应用和研究。
本报告将对人工智能在智慧旅游领域的智能导览与个性化推荐系统进行深入的研究。
二、智能导览系统智能导览系统是基于人工智能技术，为游客提供智能化的游览服务。
通过语音识别、图像识别、自然语言处理等技术，智能导览系统可以实现自动讲解、路线规划、景点推荐等功能。
同时，智能导览系统还可以根据游客的行为和反馈，动态调整服务内容和方式，提升游客的游览体验。
三、个性化推荐系统个性化推荐系统是基于大数据和机器学习技术，为游客提供个性化的旅游产品和服务。
通过对游客的历史行为、兴趣爱好、社交关系等数据进行分析，个性化推荐系统可以精准地预测游客的需求和喜好，从而推荐最适合他们的旅游产品和服务。
此外，个性化推荐系统还可以根据游客的反馈和行为变化，实时更新推荐策略，提高推荐的准确性和满意度。
四、案例分析以故宫博物院为例，其推出的“数字故宫”项目，就充分利用了人工智能技术，提供了包括智能导览、个性化推荐在内的多种智慧旅游服务。
通过智能导览系统，游客可以在手机上获取详细的文物信息和游览路线，大大提升了游览的便利性和效率。
而通过个性化推荐系统，游客可以根据自己的兴趣选择参观的展览和活动，享受更加个性化的游览体验。
五、挑战与展望尽管人工智能在智慧旅游领域取得了显著的成果，但仍然面临许多挑战，如数据安全和隐私保护、算法的透明度和公平性、系统的稳定性和可靠性等。
未来，我们需要继续深化人工智能技术的研究和应用，解决这些问题，推动智慧旅游的发展。
六、结论总的来说，人工智能在智慧旅游领域的智能导览与个性化推荐系统有着广阔的应用前景和发展潜力。
我们应该把握这一趋势，积极利用人工智能技术，提升旅游服务的质量和效率，满足游客日益增长的个性化需求，推动旅游业的转型升级。
智慧旅游场景中的智能导游系统设计与实现
智慧旅游场景中的智能导游系统设计与实现随着人们生活水平的提高，旅游已经成为人们休闲娱乐的重要方式之一。
在旅游过程中，导游是旅游者的重要依靠。
然而，在人们对旅游的需求不断提高的同时，人工导游的个人化难以满足旅游者的需求。
因此，智能导游系统应运而生。
智能导游系统可以通过技术手段提供更加个性化、精准化、便捷化的导游服务。
本文将探讨智能导游系统的设计与实现。
一、智能导游系统的基本框架设计智能导游系统的基本框架包括：导游信息数据库、导游信息获取模块、导游信息推荐模块、在线导游模块、语音合成模块、语音识别模块、导游行程规划模块等。
导游信息数据库是整个智能导游系统的核心，它存储着导游的业务信息、景点信息、游客信息等，是整个系统的数据源。
通过导游信息获取模块，可以向导游信息数据库中提取需要的信息。
导游信息获取模块主要包括人机交互、输入信息、查询信息、提取信息等功能，主要用于与导游系统进行交互和向数据库中输入查询信息。
导游信息推荐模块是整个系统的核心功能，它可以根据游客的个性化信息，智能为游客推荐旅游线路、景点介绍、美食推荐等。
整个模块主要功能包括：游客需求分析、旅游路线规划、景点介绍、美食推荐等。
在实现上，可以利用数据挖掘算法、机器学习算法等技术手段进行支持。
在线导游模块主要是利用虚拟导游技术，实时为游客提供服务。
通过利用定位功能、语音合成技术等手段，可以为游客提供线上讲解、地图导航、语音翻译等功能。
语音合成模块是对文字信息进行自然语音合成的模块，主要采用TTS技术进行实现。
语音识别模块则是对语音信息进行语音识别的模块，主要采用ASR技术进行实现。
这两个模块的集成，可以提供可视可听的在线导游体验。
导游行程规划模块则是为游客规划出最佳旅游路线，对景点之间的距离、风景区开放时间、默认游玩时间等方面进行考虑。
二、智能导游系统的实现技术智能导游系统的实现技术主要包括：大数据技术、AI技术、语音技术、移动互联技术等。
大数据技术是智能导游系统的重要支撑技术。
基于大数据的旅游景点推荐系统设计与优化
基于大数据的旅游景点推荐系统设计与优化旅游景点推荐系统是一种基于大数据技术的应用系统，通过对用户的行为数据、地理位置信息和用户兴趣偏好等多种数据进行分析和挖掘，为用户提供个性化、精准的旅游景点推荐。
本文将从系统设计和优化两个方面，介绍基于大数据的旅游景点推荐系统的设计原理和优化方法。
一、系统设计1. 数据采集与存储旅游景点推荐系统的设计首先需要收集并存储大量的旅游数据。
可以通过爬虫技术抓取各类旅游网站上的景点信息、用户评论、用户行为数据等，存储到数据库中。
同时，还可以利用公开的位置数据和用户的地理位置信息，获取用户所在的地理位置。
2. 数据预处理与特征提取在大数据处理的过程中，需要对原始数据进行预处理和特征提取，以提高数据的质量和减少冗余。
预处理包括数据清洗、去除异常值、填补缺失值等处理步骤。
特征提取则是从原始数据中提取出能够描述景点特性的有效特征，如景点的评分、评论的情感倾向以及用户的兴趣偏好等信息。
3. 用户画像构建基于用户行为数据和兴趣偏好，可以构建用户画像，对用户进行分类和聚类分析。
通过分析用户的历史浏览记录、评论信息等，可以得到用户的兴趣标签，如喜欢文化古迹类景点、自然风光类景点等，从而为用户提供个性化的推荐服务。
4. 景点推荐算法设计旅游景点推荐系统的核心是推荐算法。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐等。
基于内容的推荐算法是根据用户的兴趣标签和景点的特征属性，进行相似度计算，从而推荐与用户兴趣相似的景点。
协同过滤推荐算法是通过分析用户之间的相似性和用户与景点之间的关联，发现潜在的兴趣共性，从而进行推荐。
混合推荐算法则是综合多种推荐算法，通过加权或组合的方式提供个性化的推荐服务。
二、系统优化1. 平台扩展与并行计算为了应对海量的数据处理需求，可以采用分布式数据处理平台，如Hadoop、Spark等，进行大规模数据的存储、计算和分析。
同时，可以通过把任务划分为多个子任务，利用并行计算的方式提高系统的处理效率。
大数据分析在智慧旅游景区管理与游客体验优化中的应用
大数据分析在智慧旅游景区管理与游客体验优化中的应用一、引言随着科技的发展，大数据分析在各个领域中的应用日益广泛。
在旅游业中，智慧旅游景区管理和游客体验优化成为了热门话题。
本文将探讨大数据分析在智慧旅游景区管理和游客体验优化中的重要作用。
二、大数据分析在景区管理中的应用1. 数据采集利用传感器设备、无线网络和其他物联网技术，景区可以实时收集游客行为数据、交通流量数据、天气数据等各种信息。
2. 数据存储与处理收集到的海量数据需要进行存储和处理，通常会采用云计算技术和大数据处理技术，快速分析和挖掘数据中的有价值信息。
3. 数据分析与预测利用大数据分析技术，景区管理者可以实时监控景区运行状况，预测游客流量高峰和低谷，优化资源配置，提升服务水平。
三、大数据分析在游客体验优化中的应用1. 个性化推荐根据游客的历史行为和兴趣，通过大数据分析技术为游客提供个性化的推荐服务，增强游客体验感。
2. 实时反馈通过数据分析，景区管理者可以实时了解游客的满意度和投诉情况，及时对问题进行处理，提高游客满意度。
3. 智能导览结合大数据分析和人工智能技术，景区可以为游客提供智能导览服务，指引游客游览最佳路线，节约时间，提升体验。
四、结语大数据分析在智慧旅游景区管理和游客体验优化中扮演着重要角色，为景区管理者提供了更多机会和挑战。
未来，随着技术的不断发展，大数据分析将在旅游业中发挥更大的作用，为景区管理和游客体验带来更多创新和改变。
以上是本文关于大数据分析在智慧旅游景区管理与游客体验优化中的应用的探讨，希望能对您有所帮助。
希望这篇文章符合您的要求，若有任何修改或补充需求，请告诉我，我会随时进行调整。
旅游景区智能导游系统的设计与实现
旅游景区智能导游系统的设计与实现一、引言当今旅游产业正经历着前所未有的巨大变革，随着旅游需求不断增长，游客对于旅游服务的要求也越来越高。
而智能化技术的快速发展，越来越多的在旅行中发挥着重要作用，特别是智能导游系统，更是受到了越来越多的关注。
本文就旅游景区智能导游系统的设计与实现展开讨论。
二、智能导游系统的现状及需求随着中国经济水平的提高，旅游业的不断发展，越来越多的游客选择了国内旅游，为游客提供良好的智能化服务成为了旅行企业应对激烈竞争的必要手段。
现在主流的智能导游系统大多是依托于移动互联网和智能手机的，游客通过智能导游系统可以加载包括交通、餐饮、旅游景点资讯和利用AR技术实现引导等一系列功能。
但是目前智能导游系统还存在一些问题，如系统使用与用户体验不佳呢，系统设计不合理，难以满足游客的真实需求等。
因此，设计一款能够更好地满足游客需求的智能导游系统变得迫在眉睫。
三、智能导游系统的设计思路1. 画面设计首先，要让用户能够看到最明显的提示，遵循“简洁明了”的设计原则，将文字、标志和图片融合为一个整体，方便用户更好的完成任务。
同时，应该保证系统的颜色搭配和配色合理，方便用户层次清晰的浏览。
2. 数据库设计数据是智能导游系统的核心，为了保证系统正常运行，数据库的设计必须要合理有效，包括旅游景区的详细介绍、必要的语音提示、景区地图等。
3. 功能设计为了确保用户的体验质量，设计智能导游系统需要考虑用户需求、场景和目的。
功能设计应从游客的实际需求出发，注重便利和实用性。
四、智能导游系统的实现研发人员应该使用合适的编程语言和相关技术建立和实现智能导游系统。
1. 数据库实现在设计好数据库模型之后，需要根据服务器的配置和性能实现数据库的建立。
在数据库的设计上需要考虑低耦合和高扩展性，以及高效地执行用户请求。
2. 网络实现在移动互联网时代，人们在使用智能导游系统时往往需要拥有网络的支持。
因此，应该考虑网络传输的速度和信息安全，目前还可以使用VPN等技术来保证游客信息的安全问题。
基于大数据和人工智能的智能旅游系统研究
基于大数据和人工智能的智能旅游系统研究智能旅游系统已经渗透到了旅游业的方方面面，为旅行者提供了更加智能、个性化的旅游体验。
借助大数据和人工智能技术，智能旅游系统可以收集和分析用户的个人喜好、历史出行数据以及其他相关信息，从而为用户提供更准确、更有针对性的旅游推荐和服务。
一、智能旅游系统的定义和目标智能旅游系统是利用大数据和人工智能技术，通过分析用户个人信息和行为数据，为用户提供智能化、个性化的旅游服务和推荐。
其目标是提高用户的旅游体验，使旅游行程更加高效、便捷和满意。
二、智能旅游系统的数据收集与分析1. 用户个人信息收集智能旅游系统首先需要收集用户的个人信息，包括姓名、年龄、性别、职业、兴趣爱好等，以建立用户的基本档案。
这些信息可以通过用户注册、登录以及第三方平台授权等方式获取。
2. 用户历史出行数据收集智能旅游系统通过收集用户的历史出行数据，包括旅游目的地、旅游方式、住宿偏好、餐饮偏好等信息。
这些数据可以帮助系统更好地了解用户的旅行习惯和喜好，为用户提供更准确的旅游推荐。
3. 外部数据收集智能旅游系统还可以通过收集外部数据，如天气、交通、景点热度等数据，以更好地为用户提供旅游服务。
这些数据可以帮助系统判断旅游目的地的适宜性，避免用户在不适宜的时间或地点旅行。
4. 数据分析和挖掘收集到的用户数据将通过数据分析和挖掘的技术进行处理，以提取出用户的潜在需求和偏好。
通过数据模型的建立和算法的优化，智能旅游系统可以准确地分析用户的旅行偏好，并为其推荐适合的旅游目的地、行程规划和服务。
三、智能旅游系统的功能和应用1. 个性化旅游推荐基于用户的个人信息和历史出行数据，智能旅游系统可以为用户提供个性化的旅游推荐。
通过分析用户的兴趣爱好、旅行目的和时间、预算等因素，系统可以为用户提供最佳的旅游方案，包括目的地推荐、景点介绍、游玩路线规划等。
2. 实时行程规划智能旅游系统可以根据用户的实时位置和当前天气情况，为用户提供实时的行程规划。
基于物联网的智慧旅游导览系统设计与优化
基于物联网的智慧旅游导览系统设计与优化随着科技的不断进步和物联网技术的快速发展，智慧旅游导览系统成为越来越受欢迎的旅游工具。
这样的系统利用物联网的技术，可以提供准确可靠的导游服务，帮助游客更好地了解旅游景点并优化旅行体验。
本文将介绍基于物联网的智慧旅游导览系统的设计和优化方法。
首先，智慧旅游导览系统的设计包括两个主要方面：硬件和软件。
硬件方面，系统需要使用物联网设备，如传感器、智能手机、智能手表等。
这些设备可以与景点景区的物理环境进行连接，并实时获取相关数据。
软件方面，系统需要开发相应的应用程序，能够收集、处理和展示景点的信息，并为游客提供定位、导航、推荐等功能。
其次，为了优化智慧旅游导览系统的功能和性能，需要考虑以下几个方面。
首先是定位和导航功能的优化。
系统应利用物联网设备的定位功能，结合地图数据，提供准确的定位和导航服务，为游客提供方便快捷的导览体验。
其次是景点信息的更新和推荐功能的优化。
系统应根据游客的偏好和实时数据，为他们提供个性化的景点推荐和旅行建议，以满足不同游客的需求。
再次是交互界面的优化。
系统的交互界面应简洁明了、易于操作，为游客提供友好的使用体验。
最后是安全性和隐私保护的优化。
系统需要采取相应的安全措施，保护游客的个人信息和交易安全。
在设计和优化智慧旅游导览系统时，还需要考虑到一些具体的场景和需求。
例如，在旅游景点中，游客通常需要准确了解景点的历史背景、文化特色、建筑风格等信息。
因此，系统需要提供详细的文化艺术介绍和相关故事，以增强游客对景点的理解和体验。
此外，有些游客可能对周边的美食、购物、交通等方面也感兴趣。
因此，系统可以提供相关的推荐和查询功能，满足游客的优质服务需求。
不仅如此，基于物联网的智慧旅游导览系统还可以与其他旅游服务平台或应用进行集成，实现更加全面的服务。
例如，系统可以与在线购票平台集成，为游客提供便捷的门票购买和入园服务。
又如，系统可以与酒店预订平台集成，为游客提供相应的住宿推荐和预订服务。
智慧旅游背景下的智能景区导览系统研究与设计
智慧旅游背景下的智能景区导览系统研究与设计摘要：智慧旅游是现代旅游发展的一个重要方向。
而智能景区导览系统则是利用终端上的 GPS定位系统，将游客的位置信息反馈到电子地图上，同时基于最近邻用户推荐算法，为游客提供更加精准的线路推荐功能，由此将能够使得游客实现自主式游览，进而为满足游客的个性化需求和满意度提供了良好技术平台。
基于此，本文将对智慧旅游背景下的智能景区导览系统展开设计研究。
关键词：智慧旅游；智能景区导览系统；设计研发1引言随着经济的发展，我国旅游行业规模也在不断扩大。
然而，当前我国很多景区景点存在管理松散、缺乏导览服务和人性化服务等问题，无法满足广大游客的需求。
基于此情况下，将互联网、物联网、云计算和大数据等技术与导览行业相结合，能够实现智慧导览系统的构建，从而为游客提供更加便捷的导览服务体验和更加人性化的自主游览功能。
2智慧旅游背景下的智能景区导览系统应用现状随着互联网的发展，国内的互联网+旅游模式也逐渐兴起，旅游景点与互联网企业结合，将信息技术应用到旅游业，实现智慧管理。
如西安大雁塔景区和携程旅行网合作建设了大雁塔智慧导览系统，实现对导游和游客的智能管理。
目前国内大部分景区都配备了电子地图、二维码等信息资源，但是电子地图存在不准确、信息分散、搜索方式单一等问题，游客可以通过人工检索信息寻找目的地信息，但这样往往无法保证景区位置的准确性和游览体验的完整性。
二维码技术能将地理位置、历史文化故事等资源整合在一起进行展示，是一种更好的方式，但需要开发人员对资源进行二次开发和再利用。
总体来说，目前已有的电子导游系统功能比较单一，为游客提供的功能只包括简单的语音播放和信息查询，并不具备真正的智能性。
在导游的讲解方面，很多景区缺乏专业的讲解员，只能依靠人工介绍景点和路线。
随着智能导览系统的发展，这一情况将得到改善。
一些城市已推出智能导览系统。
例如北京城市科技大学推出了智能导览系统，该系统可以根据游客当前所处的位置自动规划出一条最优旅行路线。
面向智慧旅游的导览系统设计与优化
面向智慧旅游的导览系统设计与优化一、前言在旅游行业逐渐向“智慧旅游”方向发展的今天，导览系统成为了越来越多旅游景区和旅游企业必备的工具。
一个好用、智能的导览系统不仅方便游客，提升游客体验，还可以为景区或企业带来更多的收益。
因此，设计和优化一个面向智慧旅游的导览系统，对于旅游行业来说至关重要。
二、导览系统的设计原则在设计和优化导览系统时，需要考虑以下原则：1.用户需求至上。
导览系统不是为了展示系统功能而存在的，而是为了满足游客的需求。
因此，在设计导览系统时，需要结合游客的特点和需求，以提升游客的体验。
2.智能化。
导览系统需要具备智能化的能力，可以通过AI技术和大数据分析，推荐更加符合游客需求的景点和路线。
3.易用性。
导览系统需要设计简单易用的UI界面，游客可以轻松的掌握使用方法，无需长时间学习。
4.实时性。
导览系统需要具备实时更新的能力，游客可以及时的获得最新的信息。
三、导览系统的功能模块基于上述原则，我们可以设计出以下面向智慧旅游的导览系统功能模块。
1.景区地图模块景区地图是导览系统的基础模块，可以将景区的各个景点、设施、餐饮等信息清晰呈现在地图上，让游客可以一目了然地了解景区的布局和设施分布。
此外，景区地图模块还可以提供实时的交通、气象信息，方便游客进行出行计划。
2.智能推荐模块智能推荐模块可以通过AI技术和大数据分析，推荐最符合游客需求的景点和路线。
游客可以填写自己的偏好和时间，系统会根据游客的偏好和时间安排最佳路线。
同时，系统还可以对游客进行智能引导，推荐适合游客的交通方式和旅游集群。
3.AR导览模块AR导览模块是一种新型的导览方式，利用AR技术将景点立体呈现在游客面前，可以更加直观、生动的展示景点的历史和文化，增强游客的参观体验。
4.语音解说模块语音解说模块可以为游客提供专业的导览讲解，游客在参观景点时可以边听边看，更加生动形象。
此外，语音解说模块还可以提供多语种导览，使游客能够更加便捷、自由的旅行。
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龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 景区智能导游系统大数据建模与性能优化研究 作者：李瑶 罗福强 马磊 范展源 来源：《软件导刊》2016年第04期
摘要：为了解决游客在景区自助游中所遇到的问题，结合物联网、云计算和大数据等技术，分析与设计了智能导游系统，进行了大数据建模与性能优化。根据旅游景区数据特性进行了分类，结合景区访问量和资源量，建立了大数据模型。将模型应用于设计并进行性能优化，游客能实时查看景区景点信息，享受实时服务，从而提高旅游质量。模型具有良好的扩展性，支持有特殊需求的景区服务。
关键词关键词：景区智能导游；大数据；建模；性能优化 中图分类号：TP319 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2016）004-0115-03 0引言 为了帮助游客自助游，在景点通过固定感应装置获取景点信息，利用无线射频感应技术[1]实现电子导游。本方案利用智能手机为游客提供智能化、个性化的自动导游服务，为旅游景区提升服务质量提供了系统保证。
1技术架构 本方案结合物联网、云计算、大数据、GPS、4G通信、WiFi以及智能手机等新技术进行设计与开发。
1.1大数据技术 大数据技术[2]通常分为大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据分析与挖掘以及大数据隐私与安全几个方面。数据采集可以通过信息系统和景点传感器获取，按照一定的规则进行预处理。数据存储与管理则使用分布式文件系统。系统把数据存储在分散的存储设备或节点上，存储资源通过网络连接。大数据往往具有动态异构性，是相互关联和不可信的。这就要对大数据进行分析与挖掘，得到有用信息来进行预测和调度。
1.2层次结构 景区智能导游系统采用4层架构设计，如图1所示。 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 其中，传感层为整个系统的底层，通过在各景点安装传感器设备，系统自动监控和感知景物信息[3]并自动上报服务器。信息传递的过程则依赖无线通信层，通过ZigBee、WiFi、GPS等无线技术实现信息传送。所有底层数据最终统一存储到大数据平台层的云服务器中。云服务器依赖大数据技术进行信息处理。顶层的应用层就是应用软件，为游客提供手机客户端智能App，游客只需使用手机下载并安装客户端即可自主游览景点信息，享受景区智能导游服务。
2功能模块 景区智能导游系统包括3部分：手机客户端子系统、景点信息智能采集子系统以及景区资源整合网站子系统，如图2所示。
（1）景点预览：当游客来到景区时，可以使用景点预览功能查看景区或景点情况，然后根据兴趣选择想要游览的景点。
（2）游览线路推荐及制定[4]：游客到达景区后，可选择系统推荐的多种不同线路进行游览。
（3）景点智能语音讲解：当游客靠近某个景点时，系统会智能地向游客解说该景点信息。
（4）景点动态实时推送[5]：游客通过搜索或在地图上选择景点，也可获得相关实时信息。
（5）团队跟随：游客进入景区时，可以开启无线功能，然后进行团队注册，就可以在地图上看到团队成员的位置及他们的行进情况。
（6）景点视频监控与感知[6]：利用物联网智能传感技术实时采集景物信息、游客位置和流量信息，实时更新景区信息。
（7）景点员工调度：使用大数据技术进行数据分析，合理安排值班人员的人数和位置。 3景区数据分析 3.1景区数据特性 智能景区导游系统适用于各个景区导航，在景区数据[7]获取与管理方面具以下特性： （1）实时性[8]。游客最关心的是能否实时获取景点的相关数据，速度是否够快。 （2）突发性。景区的游客量不固定，节假日景区人流量都会增加。一天之中，不同时段游客量也会有所不同。因此，不同时间可能会出现突发带宽。 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn （3）多样性。景区数据包含地图、视频、图片、语音、文字等多种信息，每种信息传输所需要的带宽各不相同，如何合理分配不同资源带宽也是优化系统所要考虑的因素。
（4）环境的复杂性。不同景区景点处于不同的环境，有的景点没有WiFi信号，有的没有GPS信息，有的景点甚至没有GSM、CDMA等移动信号，因此导游功能的实现非常复杂。
根据上述特性，本方案提出了对应的解决办法，以提高数据访问的响应速度，适应访问高峰时刻的数据吞吐量[9]。
3.2景区数据分类 根据数据资源的重要性，数据可划分为基础数据包、资源数据包、附加数据包。基础数据包满足应用层的基本需求，包括地图数据、地点信息、景点信息以及相关资源的链接地址、基础语音等。资源数据包满足游客浏览过程中的基本需要，包括各景点的详细信息、标志性图片以及语音介绍等；附加数据包满足游客个性化需求以及人机互动，包括各景点视频、游客点评信息和其它实时信息等。
根据数据资源的时间特性，将数据资源划分为离线资源包和实时资源包。景区中所有的数据都可以当作离线资源包，在游客进入景区前就提供给用户下载。当然，游客也可以选择先下载基础数据包，之后在游览过程中再继续下载其它数据包。显然，游览活动的动态性决定了系统必须提供实时下载功能，对应的数据资源组成了实时资源包。将数据资源划分为离线资源和实时资源的好处在于能减轻整个系统的数据传输压力。
4景区大数据建模 本方案中，游客既可以根据系统推荐的线路，也可以根据自主选择的线路进行游览，游览时实时下载沿途各景点的数据信息并进行处理，如图片、视频、游客评论等。不同的游客选择不同的游览路线，因此要下载的数据也就不完全相同[7]。。
本文以成都熊猫基地为例建立模型，阐述系统运营时的可靠性、稳定性和实时响应性。 4.1访问量V 游客人数：x（0 4.2数据量 资源数据包含基础数据包B、资源数据包S、附加数据包P。 （1）基础数据包B是下载应用程序时连带下载的数据，包括地图数据B1、景点数据B2、程序代码B3、基础语音B4。 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 其中，地图数据包括地图和数据。地图是专为景区绘制的精确图片，而数据则是一个对象集合，每个元素代表一个景区地点对象，包含地点编号、名称、地理经纬度、相关地点（包括编号、方位、距离）等数据。假设一个地点的数据记录为74B，则n个地点所对应的地图数据B1=74n/1024+Y，单位为KB，其中Y代表地图图片大小。
景点数据也是对象的集合，包含由景点编号、景点名称、景点描述、图片链接地址、视频链接地址、语音链接地址、评价信息编号、景点游览人数组成的多个对象。假设一个景点的数据记录为65KB，则m个景点的数据量B2=65m，单位为KB。注意，因为景区中有些地点不是景点（例如洗手间），因此m
基础语音主要是方位提醒，如“前行300米左拐”、“前行100类左拐”、“左拐”，假设一条语音提示为50KB，按8个方向共3次语音提示，共24条基础语音，则B4=50*24。
可见，基础数据包的数据量：B=B1+B2+B3+B4=74n/1024+65m+C+Y+1200 C代表程序代码大小。 因为C和Y的值通常是恒定值，因此设D=C+Y+1200，则： B=74n/1024+65m+D （2）资源数据包是游客到达某景点后，由系统直接推送到客户端的景点详细信息，包括景点图片链接地址所指向的图片、语音链接地址所指向的语音。此时，资源数据的选择根据游客所在的景点自动获取，不需要额外操作。
（3）附加数据包是当游客点击下载相应数据时才会下载的数据，包含景点的相关视频、游客对景点的评论等。此数据包通常远远大于前两种数据包，对系统响应速度影响较大。
由于每位游客在同一时间点只会下载上述资源包中的一种，设置参数λ、η、φ分别表示游客是否下载基础数据包、资源数据包、附加数据包，0表示未下载，1表示下载。
每位游客在i时刻下载的数据量为：Ri=λiB+ηiS+φiP （λi，ηi，φi表示在i时刻各参数的取值）。 4.3数据吞吐量 景区所需带宽需求 G=V*max（Ri）=x*δ*max[λi（72n/1024+65m+D）+ηiS+φiP] 而景区每天的数据吞吐量Q=∫t2t1f（x）tdt=∫t2t1V*Rt*tdt 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn =∫t2t1x*δ*[λt（72n/1024+65m+D）+ηtS+φtP）]*tdt 根据成都熊猫基地提供的资料，景区内主要地点数量为41个，景点为21个，每个景点的资源数据S≈1800KB，若附加数据每次请求以5M为限，则G≈25GB，Q≈7TB。
5性能优化 当现有的服务器带宽不能满足游客对系统的下载需求时，特别在系统访问量达到尖峰时刻，即V=max时，为了保证系统的可靠性和良好的用户体验，必须进行系统优化。
（1）针对数据的突发性，限制每位游客单次下载的数据量。为系统建立带宽需求预警机制，包括黄色、橙色和红色预警，当数据吞吐量接近系统最大带宽的90%时黄色预警，接近95%时橙色预警，达到或超过最大带宽时红色预警。不同预警级别对应不同的数据资源访问限制策略，例如：降低下载附加数据包的速率，只提供基础数据包和资源数据包下载等。这种策略可以保证当游客数量激增或大部分游客均下载视频而引起突发带宽时，不会引起长时间等待。
（2）针对资源的多样性，设置资源优先级别，保证系统稳定运行。基础数据包的优先级最高，资源数据包次之，附加数据包最低。数据传输出现拥挤状况时，服务器先判断所请求资源的级别，优先传送级别高的资源。
（3）针对环境的复杂性，提供提前下载功能。网络覆盖具有区域性，可以检测到信号的强度。对于处在信号比较弱的景点，在游客到达该景点前，系统自动提前下载该景点的相关资料，以应对那些因网络覆盖问题而不能使用系统的情况。
本项目按照上述优化方案重新设计了数据资源调度程序。根据游客对景区数据资源的随机访问特点，本项目采用模拟游客并发访问的方式，针对资源请求的平均响应时延进行对比测试，结果如图4和图5所示。
从图中可以看出，在人流量较少时，两种方式响应速度没有太大的影响，但在人流高峰时期，本项目模型可以有效降低响应时长并控制在2s内，具有更好的用户体验。
6结语 景区导游智能化是旅游行业发展的必然趋势。本文结合物联网与大数据技术，完成了智能景区导游系统的大数据建模，根据系统特性提出了性能优化方案。测试表明本方案能有效降低平均时延，改善用户体验。本方案对景区智能化管理、智能导游系统开发等具有重要的指导意义。
参考文献：