马莉娟,蔡鲲鹏,张松婷

(1.阜阳师范大学 历史文化与旅游学院，安徽 阜阳 236000；2.阜阳师范大学 计算机与信息工程学院,安徽 阜阳 236000)

随着经济社会的发展,人们对于旅游的需求量越来越大,给旅游产业带来了新的发展机遇.旅游信息呈爆发式增长,如何方便快捷地从这些海量旅游信息中获取有用信息变得越来越困难.为解决上述问题,研究一种行之有效的旅游景区推荐方法具有重要意义,因此对旅游景区推荐系统的探索与研究受到人们的极大重视[1].研究旅游景区推荐系统优化设计方法,在发展智慧化旅游中具有重要意义[2].为了克服传统旅游景区推荐系统的推荐准确率低的缺陷,本文提出基于规则推理的旅游景区推荐系统.在原有系统硬件基础上对软件部分进行优化设计,建立旅游景区推荐的空间信息分布式检索模型,通过模糊规则推理方法提取信息的相似度和差异度特征量,根据差异度水平设计旅游景区推荐决策过程,并对旅游景区推荐决策过程进行自适应智能寻优.最后进行仿真测试分析,展示了本文方法在提高旅游景区智能化推荐能力方面的优越性能.

1 旅游景区推荐系统优化设计

1.1 空间信息分布式检索与信息重构

本文在原有旅游景区推荐系统硬件基础上,对软件部分进行优化设计.建立旅游景区空间信息分布式检索模型,采用子块分析方法进行旅游景区推荐信息重构和关联规则分析[3].首先……