【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及旅游組團領域，尤其涉及一種基于大數據的旅游結伴方法。
技術介紹
1、隨著人們物質生活的提升，隨之帶動著精神生活的提高，越來越多的人開始關注旅游，體驗不同的地域風土人情，開始會通過相關旅游行程規劃類的應用程序安排旅游景點和行程，并且很多平臺具有特有的自動“投其所好”的特點，將會更加積極地向對這方面感興趣的人們推送相關的資訊。
2、目前，越來越多的人開始結伴旅游，但是現在很多人想旅游卻沒有伙伴，很難找到旅游預算以及旅游時間、時長都很合適的旅游搭子，現在的游客想結伴而行只能通過約好朋友或者是報旅游團來實現結伴旅游，但是旅游團一般體驗都很不好，而且很不自由，所以將具有旅游意愿以及旅游預算相同的游客結伴在一起是很有必要的。
技術實現思路
1、本專利技術意在提供一種基于大數據的旅游結伴方法，以解決游客很難找到志同道合的旅游搭子，旅游搭子的消費觀念和水平不一樣導致旅游體驗不好，抱團旅游不自由的問題。
2、為了實現上述目的，本專利技術提供如下方法：
3、本專利技術提供的一種基于大數據的旅游結伴方法是：
4、s1：實時收集并更新歷史游客的旅游消費信息；
5、s2：根據所述歷史游客的旅游信息中消費的類型將消費記錄進行分類，得到游客消費類型記錄；
6、s3：將所述游客消費類型記錄根據歷史游客消費次數得到消費項目-消費熱度曲線圖；
7、s4：實時收集游客的旅游計劃，并根據所述游客的旅游計劃進行匹配所述消費項目
8、s5：將不同游客的所述游客專屬規劃消費曲線以及所述游客的旅游計劃進行匹配，得到高匹配度游客群；
9、s6：根據不同游客的結伴需求不同，將所述高匹配度游客群進行旅游配對結伴，得到游客旅游結伴方案；
10、s7：將所述游客旅游結伴方案根據游客信息更新變化進行動態調整。
11、優選的，所述歷史游客的旅游消費信息為歷史游客從旅游行程出發開始到旅游行程結束之間有關旅游行程的所有消費記錄，具體包括：住宿消費記錄、食品消費記錄、門票消費記錄、交通費用消費記錄以及其余消費記錄。
12、優選的，所述根據所述歷史游客的旅游信息中消費的類型將消費記錄進行分類，得到游客消費類型記錄的步驟，包括：根據所述住宿消費記錄、食品消費記錄、門票消費記錄、交通費用消費記錄以及其余消費記錄將所述歷史游客的旅游消費信息劃分為五類消費信息；將所述五類消費信息根據每類消費信息檔次不同、以及適用消費人群不同進行精細化二級劃分小類，得到游客消費詳細類型記錄；將所述游客消費詳細類型記錄根據游客消費次數進行統計，將低于所述游客消費次數的10％的所述游客消費詳細類型記錄進行去除，得到所述游客消費類型記錄。
13、優選的，所述將所述游客消費類型記錄根據歷史游客消費次數得到消費項目-消費熱度曲線圖的步驟，包括：將所述游客消費類型記錄根據歷史游客消費次數建立所述消費項目-消費熱度曲線圖；若所述消費項目-消費熱度曲線圖中的所述消費項目的消費熱度超過歷史游客消費次數的80％，則將所述消費項目列為游客必備消費項目；若所述消費項目-消費熱度曲線圖中的所述消費項目的消費熱度超過歷史游客消費次數的50％，則將所述消費項目列為游客推薦消費項目；若所述消費項目-消費熱度曲線圖中的所述消費項目的消費熱度低于歷史游客消費次數的30％，則將所述消費項目列為游客不推薦消費項目。
14、優選的，所述實時收集游客的旅游計劃，并根據所述游客的旅游計劃進行匹配所述消費項目-消費熱度曲線圖，得到游客專屬規劃消費曲線的步驟，包括：實時收集游客的旅游計劃，具體為收集游客的旅游預算、有意向的消費項目、旅游出發地、旅游出行時間以及時長、旅游出行人數、結伴人數目標、結伴目標要求；根據所述游客的旅游預算、有意向的消費項目進行匹配符合要求的所述消費項目-消費熱度曲線圖；若有完全重合的所述消費項目-消費熱度曲線圖，則將該所述消費項目-消費熱度曲線圖標記為游客專屬規劃消費曲線；若沒有完全重合的所述消費項目-消費熱度曲線圖，則將不重合的所述消費項目欄中選擇最近的消費項目點與其它重合的所述消費項目-消費熱度曲線圖進行連接，得到游客專屬規劃消費曲線。
15、優選的，所述將不同游客的所述游客專屬規劃消費曲線以及所述游客的旅游計劃進行匹配，得到高匹配度游客群的步驟，包括：將不同游客的所述游客專屬規劃消費曲線進行匹配，根據所述游客專屬規劃消費曲線的重合度進行由高到低匹配，得到游客專屬結伴匹配度排序表；根據所述游客的旅游計劃中，旅游出發地、旅游出行時間以及時長、旅游出行人數、結伴人數目標、結伴目標要求，在所述游客專屬結伴匹配度排序表中進行篩選結伴匹配度高的游客以及游客數量，得到高匹配度游客群。
16、優選的，游客專屬結伴匹配度排序表包括：游客基本個人信息、所述游客專屬規劃消費曲線、匹配游客和被匹配游客的所述游客專屬規劃消費曲線重合度、游客的旅游出發地、旅游出行時間以及時長、旅游出行人數、結伴人數目標、結伴目標要求。
17、優選的，所述根據不同游客的結伴需求不同，將所述高匹配度游客群進行旅游配對結伴，得到游客旅游結伴方案的步驟，包括：在所述高匹配度游客群中進行雙向旅游配對結伴，根據所述游客的旅游計劃進行雙向旅游配對結伴；若經過雙向旅游配對結伴后，旅游結伴人數未達到所述結伴人數目標，則收集匹配游客需求，匹配游客是否需要繼續結伴；若匹配游客需要繼續結伴，則判斷被匹配游客的所述消費項目-消費熱度曲線圖中所述游客必備消費項目、所述游客推薦消費項目和所述游客不推薦消費項目與匹配游客的對應消費項目進行判斷重合度，若滿足重合度大于80％，則滿足結伴要求，進行旅游結伴，得到所述游客旅游結伴方案；若匹配游客需要繼續結伴，被匹配游客的所述消費項目-消費熱度曲線圖中所述游客必備消費項目、所述游客推薦消費項目和所述游客不推薦消費項目與匹配游客的對應消費項目重合度都小于80％，則進行二級配對結伴，得到所述游客旅游結伴方案；若匹配游客不需要繼續結伴，則完成旅游結伴過程，得到所述游客旅游結伴方案。
18、優選的，所述二級配對結伴的步驟，包括：判斷被匹配游客的所述消費項目-消費熱度曲線圖中所述游客必備消費項目、所述游客推薦消費項目與匹配游客的對應消費項目進行判斷重合度，是否滿足重合度大于80％；若所述游客必備消費項目、所述游客推薦消費項目與匹配游客的對應消費項目的重合度大于80％，則滿足結伴要求，進行旅游結伴，得到所述游客旅游結伴方案；若所述游客必備消費項目、所述游客推薦消費項目與匹配游客的對應消費項目的重合度不大于80％，則將重合度要求降低至70％，再進行所述游客必備消費項目、所述游客推薦消費項目與匹配游客的對應消費項目的重合度判斷，直到滿足結伴要求，進行旅游結伴，得到所述游客旅游結伴方案，則結束所述二級結伴配對步驟。
19、優選的，所述將所述游客旅游結伴方案根據游客信息更新變化進行動態調整的步驟，包括：在所述游本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于大數據的旅游結伴方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的旅游結伴方法，其特征在于：
3.根據權利要求2所述的一種基于大數據的旅游結伴方法，其特征在于，所述根據所述歷史游客的旅游信息中消費的類型將消費記錄進行分類，得到游客消費類型記錄的步驟，包括：
4.根據權利要求2所述的一種基于大數據的旅游結伴方法，其特征在于，所述將所述游客消費類型記錄根據歷史游客消費次數得到消費項目-消費熱度曲線圖的步驟，包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于大數據的旅游結伴方法，其特征在于，所述實時收集游客的旅游計劃，并根據所述游客的旅游計劃進行匹配所述消費項目-消費熱度曲線圖，得到游客專屬規劃消費曲線的步驟，包括：
6.根據權利要求5所述的一種基于大數據的旅游結伴方法，其特征在于，所述將不同游客的所述游客專屬規劃消費曲線以及所述游客的旅游計劃進行匹配，得到高匹配度游客群的步驟，包括：
7.根據權利要求6所述的一種基于大數據的旅游結伴方法，其特征在于：
8.根據權利要求5所述的
9.根據權利要求8所述的一種基于大數據的旅游結伴方法，其特征在于，所述二級配對結伴的步驟，包括：
10.根據權利要求1所述的一種基于大數據的旅游結伴方法，其特征在于，所述將所述游客旅游結伴方案根據游客信息更新變化進行動態調整的步驟，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于大數據的旅游結伴方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的旅游結伴方法，其特征在于：
3.根據權利要求2所述的一種基于大數據的旅游結伴方法，其特征在于，所述根據所述歷史游客的旅游信息中消費的類型將消費記錄進行分類，得到游客消費類型記錄的步驟，包括：
4.根據權利要求2所述的一種基于大數據的旅游結伴方法，其特征在于，所述將所述游客消費類型記錄根據歷史游客消費次數得到消費項目-消費熱度曲線圖的步驟，包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于大數據的旅游結伴方法，其特征在于，所述實時收集游客的旅游計劃，并根據所述游客的旅游計劃進行匹配所述消費項目-消費熱度曲線圖，得到游客專屬規劃消費曲線的步驟，包括：
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