Digital Tour Route Planning for Historic Neighborhoods Driven by the Combination of BD and Intelligent Algorithms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the development of big data (BD) technology, tourism route planning of historical blocks relies on a large amount of real-time data.The existing research data sources are limited and dif icult to integrate, which cannot meet the personalized needs of tourists.This paper combined BD and intelligent algorithms to realize personalized tourism route planning of historical blocks.By collecting tourists' behavioral data, scenic spot spatial data and real-time traf ic information, the paper built tourist portraits and used the neural collaborative iltering algorithm to make personalized scenic spot recommendations.It used genetic algorithms (GAs) to optimize routes, taking into account factors such as tourists' interests, distances between scenic spots, and traf ic conditions.With the help of the real-time data streaming platform Apache Ka ka, the paper dynamically adjusted routes to deal with sudden traf ic or crowded attractions, thereby improving the tourist experience.The experimental results analyze the consumption preferences and behavioral characteristics of different tourists.Tourist 1002 spent 500 yuan on shopping, and high-end shopping malls and food courts were recommended for him.Tourist ID 1005 preferred "snacks and coffee" in terms of dining, and showed no interest in souvenir consumption.This tourist preferred to stay in leisure places for a longer time rather than a compact travel route.The neural coordination iltering algorithm + GA performed well in terms of total travel time of 4.2 hours, total walking distance of 7.8 kilometers, and traf ic congestion coef icient of 0.35, which was better than other algorithms, showing its signi icant advantages in digital tourism route planning in historical blocks.This method combines BD and intelligent algorithms to improve the tourist experience through personalized recommendations and route optimization, optimize the traf ic management of scenic spots, lexibly respond to emergencies, promote the intelligent and re ined management of historical district tourism, and provide innovative ideas for future tourism route planning.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle