【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據分析，具體而言，是基于多模態大模型的節假日涉旅場所熱度分析方法。
技術介紹
1、隨著人們生活水平的提高和休閑旅游需求的增加，旅游市場規模不斷擴大。然而，在節假日期間，城市旅游需求劇增，導致游客分布不均衡，服務質量參差不齊的情況愈發突顯。為了滿足不斷增長的旅游市場需求，旅游行業迫切需要更有效的工具來理解和預測旅游熱度。這其中，互聯網的普及和社交媒體的發展為我們帶來了豐富的多模態數據，包括文字、圖像、視頻等。這些多模態數據蘊含著豐富的信息，可以用于分析旅游熱度。同時，大數據與人工智能技術的發展為處理和分析海量的多模態數據提供了可能。深度學習等技術在圖像識別、自然語言處理等領域取得了重大進展，為我們提供了強大的工具，可以應用于旅游熱度分析。通過了解和預測節假日涉旅場所的旅游熱度，旅游從業者可以做出更好的資源分配和服務規劃，以滿足游客的需求并提高旅游體驗。例如，可以根據預測結果調整景點的開放時間、增加臨時工作人員、優化交通路線等，從而實現需求預測與資源優化的目標。同時，具有準確的旅游熱度分析系統還可以為旅游行業的決策提供數據支持，幫助企業制定更具針對性的營銷策略、開發新的旅游產品和服務，并在市場競爭中保持競爭優勢。因此，本技術方案將大大提升旅游行業的決策支持能力，助力行業持續健康發展。
技術實現思路
1、構建多模態大模型完成熱度分析的算法。該模型能夠整合來自多種數據源的信息，包括文字非格式化數據、圖像視頻數據等多模態數據，并在預測旅游熱度時進行有效的整合和利用，在熱度計算
2、本專利技術解決現有技術不足提供如下技術方案：
3、基于多模態大模型的節假日涉旅場所熱度分析方法，包括如下步驟：
4、1）數據準備：收集并整理包括交通服務預訂量、游樂服務預訂量、互聯網搜索量、天氣數據多種數據源；
5、2）特征提?。簭臄祿刑崛√卣鳎卣靼ń煌ǚ疹A訂量、天氣數據；
6、3）構建多模態大模型：構建多模態大模型，包括多個隱藏層和輸出層，用于對特征并進行預測；
7、4）訓練模型：利用歷史數據對模型進行訓練，調整模型參數預測旅游熱度；
8、5）預測旅游熱度：利用訓練好的模型對未來的旅游熱度進行預測。
9、所述數據收集類型包括格式化數據、文本數據、視頻數據和圖像數據；數據來源包括：移動通訊數據、互聯網開放數據、視頻ai分析平臺；移動通訊數據包括集團公司信令以及省公司信令，其中集團公司信令通過接口定時拉取，獲取漫入漫出記錄、旅游路線、駐留時長等格式化數據；省公司信令由省公司推送，提供游客來源地、游客畫像、游客交通工具等詳細信息；互聯網開放數據為通過api定時拉取，提供交通服務預訂量、游樂服務預訂量、實時天氣、互聯網搜索量數據；視頻ai分析平臺為實時流推送合作景區出入口和核心區域的視頻和圖像數據，圖片上傳至minio存儲，采集模塊定時拉取這些圖片進行多模態融合分析；特征提取預處理針對非格式化文本、數字數據、圖像、視頻數據進行清洗和預處理；格式化數據根據固定時間段以及指定區域編碼去重去空，排除重復數據影響處理結果；數據格式和單位標準化。
10、所述多模態融合與大模型構建，特征對齊將不同模態的特征映射到相同的維度空間；時間對齊將不同模態的數據按照時間戳進行對齊；空間對齊將對景區的不同區域的多模態數據進行空間對齊，把多模態的數據映射至景區的特定位置，使用地理信息系統gis技術，將數據與地圖進行匹配，將數據與區域進行關聯；緯度對齊為文本數據是高緯的詞向量表示，而圖像視屏數據是通過卷積神經網絡提取的低維特征向量，將高緯數據進行降緯處理，使用主成分分析pca或t-sne對文本的高緯文本特征進行降緯，使其與圖像視頻特征緯度相匹配；特征融合采用拼接、加權平均、注意力機制將多模態特征進行融合；注意力機制融合采用bert深度學習模型，圖像采用resnet深度學習模型，視頻采用3d-cnn深度學習模型，得到各自的預測結果，使用注意力機制對不同模態的特征進行加權處理。
11、傳統的旅游熱度預測方法往往只考慮了部分因素，預測算法無法充分利用多種數據源的信息，導致預測結果不夠準確。本專利技術提出的技術方案采用了多模態大模型采集解析方式，能夠有效整合來自多種數據源的信息，包括文字、圖像、視頻等多模態數據。通過訓練該模型，可以更準確地預測節假日涉旅場所的旅游熱度，為相關行業提供更精準的數據支持和決策參考。
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1.基于多模態大模型的節假日涉旅場所熱度分析方法，其特征在于包括如下步驟：
2.根據權利要求所述基于多模態大模型的節假日涉旅場所熱度分析方法，其特征在于所述數據收集類型包括格式化數據、文本數據、視頻數據和圖像數據；數據來源包括：移動通訊數據、互聯網開放數據、視頻AI分析平臺；移動通訊數據包括集團公司信令以及省公司信令，其中集團公司信令通過接口定時拉取，獲取漫入漫出記錄、旅游路線、駐留時長等格式化數據；省公司信令由省公司推送，提供游客來源地、游客畫像、游客交通工具等詳細信息；互聯網開放數據為通過API定時拉取，提供交通服務預訂量、游樂服務預訂量、實時天氣、互聯網搜索量數據；視頻AI分析平臺為實時流推送合作景區出入口和核心區域的視頻和圖像數據，圖片上傳至MinIO存儲，采集模塊定時拉取這些圖片進行多模態融合分析；特征提取預處理針對非格式化文本、數字數據、圖像、視頻數據進行清洗和預處理；格式化數據根據固定時間段以及指定區域編碼去重去空，排除重復數據影響處理結果；數據格式和單位標準化。
3.根據權利要求所述基于多模態大模型的節假日涉旅場所熱度分析方法，其特征在于所
4.根據權利要求所述基于多模態大模型的節假日涉旅場所熱度分析方法，其特征在于所述參數預測旅游熱度采用如下公式：
...【技術特征摘要】
1.基于多模態大模型的節假日涉旅場所熱度分析方法，其特征在于包括如下步驟：
2.根據權利要求所述基于多模態大模型的節假日涉旅場所熱度分析方法，其特征在于所述數據收集類型包括格式化數據、文本數據、視頻數據和圖像數據；數據來源包括：移動通訊數據、互聯網開放數據、視頻ai分析平臺；移動通訊數據包括集團公司信令以及省公司信令，其中集團公司信令通過接口定時拉取，獲取漫入漫出記錄、旅游路線、駐留時長等格式化數據；省公司信令由省公司推送，提供游客來源地、游客畫像、游客交通工具等詳細信息；互聯網開放數據為通過api定時拉取，提供交通服務預訂量、游樂服務預訂量、實時天氣、互聯網搜索量數據；視頻ai分析平臺為實時流推送合作景區出入口和核心區域的視頻和圖像數據，圖片上傳至minio存儲，采集模塊定時拉取這些圖片進行多模態融合分析；特征提取預處理針對非格式化文本、數字數據、圖像、視頻數據進行清洗和預處理；格式化數據根據固定時間段以及指定區域編碼去重去空，排除重復數據影響處理結果；數據格式和單位標準化。
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【專利技術屬性】
技術研發人員：趙振宇，崔振元，楊忠忠，陳俊儒，王軍濤，
申請(專利權)人：中電萬維信息技術有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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