旅游跨媒体大数据的语义学习与建模研究

发布时间：2020-04-18 17:50

【摘要】：智慧旅游作为互联网应用的一种发展,极大的丰富了旅游信息和涉及的领域。本文针对旅游大数据的跨媒体特性,基于文本深度表示模型和卷积神经网络对旅游景点的文本和图像信息进行了建模与表达,提出了旅游跨媒体数据的语义学习与分析方法,基于深度特征和主题语义对旅游文本和图像进行关联,基于深度神经网络学习旅游用户和旅游文本之间的语义信息。论文完成的主要工作如下:(1)实现了跨媒体旅游大数据的信息获取。对于互联网中旅游信息相关的网站,结合旅游主题相关度、时空特征和网页结构特征进行旅游数据的信息获取,并展示获取的旅游文本和旅游图像。基于旅游主题、时空特征和网页结构的信息获取算法(TD-IA)获取的旅游网页数量准确率达到95%。(2)实现了跨媒体旅游大数据的语义表征。对于互联网中获取的旅游文本和旅游图像,基于旅游语料数据利用文本深度表示模型和卷积神经网络对旅游文本和图像进行语义特征提取,得到旅游文本和图像对应的深度特征向量语义表征。基于深度特征和旅游主题语义分类的旅游图像的搜索方法(DF-TC)正确率有所提高。(3)实现了跨媒体旅游大数据的语义学习和统一建模。对于旅游文本和旅游图像的语义深度特征,基于旅游潜在语义主题进行语义学习,运用融合旅游数据主题的语义分析对跨媒体数据的训练集进行统一建模,实现跨媒体旅游大数据的统一表达。提出了基于深度神经网络构建旅游用户语义特征和旅游景点语义特征的语义学习算法。基于旅游潜在语义主题学习的跨媒体搜索算法(CMS-WCTS)准确率有所提高。基于深度神经网络的旅游用户语义学习算法(DNN-TUSL)的准确率达73%以上。(4)实现了跨媒体旅游大数据的搜索系统。对于旅游跨媒体数据进行预处理,基于旅游潜在主题语义学习实现了对旅游大数据的跨媒体搜索,验证了本文提出的算法可以对旅游文本和图像进行表示,可以得到更好的跨媒体搜索结果。本文针对互联网跨媒体旅游大数据,实现了基于旅游潜在主题和深度神经网络的语义学习与建模,实现了旅游大数据的跨媒体搜索。
【图文】：

获取的旅游网页数量逡逑图３－８获取旅游网页的感知率对比逡逑由上图３－４可知，提出的关于获取旅游相关的网页的信息获取算法明显有更逡逑准确的获取能力，在计算旅游相关度时，对页面内容和链接有更综合的处理，，考逡逑虑了旅游关键词的语义信息和页面内容的结构特征，对于旅游信息有更强的辨别逡逑能力。同时需要注意的是，当获取越来越多的网络页面，准确率有明显的下降趋逡逑势，应当进一步分析页面，提高效率。逡逑对于大型的规范的旅游网站，设置了邋３组实验样本，每组５０００个旅游网页，逡逑对每组实验样本进行处理，并计算准确率，如表３－２。逡逑逦表３－２规范旅游网站逦逡逑编号邋实际的旅游网页逦获取的旅游网页逦准确率逡逑１逦５０００逦４７８７逦９５．７％逡逑２逦５０００逦４６１２逦９２．２％逡逑３逦５０００逦４８８４逦９７．６％逡逑平均逦９５．２％逡逑对于其他网站的网页，虽然可能没有规律可循，虽然需要通过对旅游数据本逡逑身的特点进行判别。但这并不能掩盖这些网站仍然拥有自己特色的旅游信息的事逡逑实。同样设置了邋３组实验样本

图４－６旅游图像搜索结果示例逡逑对实验结果进行分析，以山水类别为主的互联网旅游景点图像能够获得高达逡逑８２％正，经，逡逑
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F592;TP18

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本文编号：2632363