【摘要】：智慧旅游作為互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的一種發(fā)展,極大的豐富了旅游信息和涉及的領(lǐng)域。本文針對旅游大數(shù)據(jù)的跨媒體特性,基于文本深度表示模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對旅游景點(diǎn)的文本和圖像信息進(jìn)行了建模與表達(dá),提出了旅游跨媒體數(shù)據(jù)的語義學(xué)習(xí)與分析方法,基于深度特征和主題語義對旅游文本和圖像進(jìn)行關(guān)聯(lián),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)旅游用戶和旅游文本之間的語義信息。論文完成的主要工作如下:(1)實(shí)現(xiàn)了跨媒體旅游大數(shù)據(jù)的信息獲取。對于互聯(lián)網(wǎng)中旅游信息相關(guān)的網(wǎng)站,結(jié)合旅游主題相關(guān)度、時(shí)空特征和網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行旅游數(shù)據(jù)的信息獲取,并展示獲取的旅游文本和旅游圖像。基于旅游主題、時(shí)空特征和網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)的信息獲取算法(TD-IA)獲取的旅游網(wǎng)頁數(shù)量準(zhǔn)確率達(dá)到95%。(2)實(shí)現(xiàn)了跨媒體旅游大數(shù)據(jù)的語義表征。對于互聯(lián)網(wǎng)中獲取的旅游文本和旅游圖像,基于旅游語料數(shù)據(jù)利用文本深度表示模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對旅游文本和圖像進(jìn)行語義特征提取,得到旅游文本和圖像對應(yīng)的深度特征向量語義表征�；谏疃忍卣骱吐糜沃黝}語義分類的旅游圖像的搜索方法(DF-TC)正確率有所提高。(3)實(shí)現(xiàn)了跨媒體旅游大數(shù)據(jù)的語義學(xué)習(xí)和統(tǒng)一建模。對于旅游文本和旅游圖像的語義深度特征,基于旅游潛在語義主題進(jìn)行語義學(xué)習(xí),運(yùn)用融合旅游數(shù)據(jù)主題的語義分析對跨媒體數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集進(jìn)行統(tǒng)一建模,實(shí)現(xiàn)跨媒體旅游大數(shù)據(jù)的統(tǒng)一表達(dá)。提出了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建旅游用戶語義特征和旅游景點(diǎn)語義特征的語義學(xué)習(xí)算法�；诼糜螡撛谡Z義主題學(xué)習(xí)的跨媒體搜索算法(CMS-WCTS)準(zhǔn)確率有所提高�；谏疃壬窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游用戶語義學(xué)習(xí)算法(DNN-TUSL)的準(zhǔn)確率達(dá)73%以上。(4)實(shí)現(xiàn)了跨媒體旅游大數(shù)據(jù)的搜索系統(tǒng)。對于旅游跨媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,基于旅游潛在主題語義學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了對旅游大數(shù)據(jù)的跨媒體搜索,驗(yàn)證了本文提出的算法可以對旅游文本和圖像進(jìn)行表示,可以得到更好的跨媒體搜索結(jié)果。本文針對互聯(lián)網(wǎng)跨媒體旅游大數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了基于旅游潛在主題和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語義學(xué)習(xí)與建模,實(shí)現(xiàn)了旅游大數(shù)據(jù)的跨媒體搜索。
【圖文】：

獲取的旅游網(wǎng)頁數(shù)量逡逑圖３－８獲取旅游網(wǎng)頁的感知率對比逡逑由上圖３－４可知，提出的關(guān)于獲取旅游相關(guān)的網(wǎng)頁的信息獲取算法明顯有更逡逑準(zhǔn)確的獲取能力，在計(jì)算旅游相關(guān)度時(shí)，對頁面內(nèi)容和鏈接有更綜合的處理，，考逡逑慮了旅游關(guān)鍵詞的語義信息和頁面內(nèi)容的結(jié)構(gòu)特征，對于旅游信息有更強(qiáng)的辨別逡逑能力。同時(shí)需要注意的是，當(dāng)獲取越來越多的網(wǎng)絡(luò)頁面，準(zhǔn)確率有明顯的下降趨逡逑勢，應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步分析頁面，提高效率。逡逑對于大型的規(guī)范的旅游網(wǎng)站，設(shè)置了邋３組實(shí)驗(yàn)樣本，每組５０００個(gè)旅游網(wǎng)頁，逡逑對每組實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行處理，并計(jì)算準(zhǔn)確率，如表３－２。逡逑邐表３－２規(guī)范旅游網(wǎng)站邐逡逑編號邋實(shí)際的旅游網(wǎng)頁邐獲取的旅游網(wǎng)頁邐準(zhǔn)確率逡逑１邐５０００邐４７８７邐９５．７％逡逑２邐５０００邐４６１２邐９２．２％逡逑３邐５０００邐４８８４邐９７．６％逡逑平均邐９５．２％逡逑對于其他網(wǎng)站的網(wǎng)頁，雖然可能沒有規(guī)律可循，雖然需要通過對旅游數(shù)據(jù)本逡逑身的特點(diǎn)進(jìn)行判別。但這并不能掩蓋這些網(wǎng)站仍然擁有自己特色的旅游信息的事逡逑實(shí)。同樣設(shè)置了邋３組實(shí)驗(yàn)樣本

圖４－６旅游圖像搜索結(jié)果示例逡逑對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，以山水類別為主的互聯(lián)網(wǎng)旅游景點(diǎn)圖像能夠獲得高達(dá)逡逑８２％正，經(jīng)，逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：F592;TP18

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本文編號：2632363