WiMi Hologram Cloud Inc. a annoncé qu'un modèle d'analyse des données de masse (big data) était proposé pour le développement d'un système innovant de recommandations de voyage personnalisées et intelligentes. WiMi intègre les préférences des utilisateurs, les environnements dynamiques, les activités souhaitées, les expériences de vie et les problèmes du monde réel (par exemple, les coûts et les distances) afin d'identifier et de recommander l'ensemble des destinations les plus appropriées pour les voyages. Un tel système constituerait une amélioration considérable par rapport aux systèmes de recommandation utilisés dans les systèmes commerciaux existants. Les systèmes existants se concentrent principalement sur les destinations touristiques proposées dans les forfaits de voyage et ne répondent pas aux exigences axées sur l'utilisateur et le contexte.

En outre, il est difficile d'obtenir des informations complètes et riches sur n'importe quelle destination touristique à partir d'une seule source de données. WiMi a développé un prototype du système en utilisant un modèle amélioré d'analyse de big data qui prend en compte cinq grandes catégories de types de données, à savoir les images, les critiques, le climat, les médias sociaux et la localisation. Des recommandations de voyage optimisées et personnalisées sont obtenues en exploitant des informations liées à la destination, telles que des images d'environnements naturels, des commentaires sur diverses activités de voyage, des données climatiques basées sur l'historique des bulletins météorologiques, le contenu des médias sociaux sur les événements récents et les nouvelles mondiales, ainsi que des informations de localisation avec des mesures de distance géospatiale et des contraintes de voyage centrées sur l'utilisateur.

L'intégration de ces sources de données permet d'obtenir une compréhension plus complète et plus précise des destinations de voyage. Le modèle utilise des analyses et des technologies intelligentes pour mettre en œuvre un système de recommandation de voyage optimisé. Il est mis en œuvre sur la base de technologies clés telles que l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel (NLP), l'exploration de données et l'apprentissage automatique, l'analyse des médias sociaux et le système d'information géographique (SIG).

Apprentissage en profondeur : Le modèle d'intelligence augmentée de WiMi, basé sur l'analyse des big data, utilise des techniques d'apprentissage profond pour analyser et traiter les images et les données d'examen. En entraînant des modèles de réseaux neuronaux, il est possible d'extraire des informations sur l'environnement naturel d'une destination à partir d'images, ainsi que sur la qualité des activités touristiques et l'expérience des utilisateurs à partir d'avis. NLP : le traitement du langage naturel est appliqué au modèle des données d'évaluation pour l'analyse des sentiments et la personnalisation.

Cela permet au modèle de fournir des informations opportunes sur la sécurité des voyages et les événements importants, afin d'aider les voyageurs à prendre des décisions éclairées. SIG : La gestion et l'analyse des données géospatiales grâce à la technologie SIG. En tenant compte des distances géospatiales et des contraintes de voyage propres à l'utilisateur, l'entreprise est en mesure de fournir aux voyageurs des conseils plus précis et plus personnalisés.

En synthétisant diverses sources de données, l'entreprise est en mesure de mieux comprendre l'environnement naturel, les activités touristiques, les tendances climatiques, la dynamique des médias sociaux et l'actualité mondiale d'une destination. Les voyageurs peuvent ainsi tenir compte de tous les aspects du processus décisionnel et prendre des décisions de voyage éclairées en fonction de leurs préférences et de questions pratiques. Le développement de ce système de recommandation de voyage est basé sur une technologie avancée et une analyse intelligente qui offrent plusieurs avantages clés : Recommandations personnalisées : Grâce à une analyse approfondie des préférences et des besoins de l'utilisateur, le système est en mesure de recommander les destinations les plus adaptées à chaque voyageur en fonction de ses intérêts et de ses préférences.

Les recommandations personnalisées offrent une expérience plus personnalisée, ce qui permet aux voyageurs d'être plus satisfaits et d'apprécier le plaisir de voyager. Orientées vers le contexte : Le système ne prend pas seulement en compte les préférences personnelles de l'utilisateur, mais aussi des facteurs environnementaux dynamiques. Par exemple, en se basant sur les conditions climatiques actuelles et les récents développements des médias sociaux, le système est en mesure de fournir aux voyageurs des recommandations de destination plus précises.

Ces recommandations contextuelles rendent les décisions de voyage plus pertinentes, augmentant ainsi leur fiabilité et leur utilité. Intégration de données multi-sources : Le système utilise diverses sources de données, notamment des images, des critiques, le climat, les médias sociaux et des informations sur la localisation. En intégrant ces données, le système est en mesure de fournir des informations plus complètes et multidimensionnelles sur la destination, ce qui permet aux voyageurs de mieux comprendre la situation et d'obtenir une aide à la décision.

Cette approche d'intégration de données multi-sources améliore considérablement la qualité des informations et la fiabilité du système de recommandation. Mises à jour en temps réel : En surveillant et en analysant les changements dans les sources de données en temps réel, le système est en mesure de fournir un retour d'information en temps utile sur les dernières dynamiques et informations relatives à la destination. Cela permet aux voyageurs d'accéder aux dernières dynamiques de la destination et de prendre des décisions basées sur la situation la plus récente.

La fonction de mise à jour en temps réel améliore la flexibilité et la fiabilité de la situation la plus récente. La flexibilité réelle et les recommandations de voyage personnalisées sont obtenues grâce à la fonction de mise à jour en temps réel de la destination, qui améliore la flexibilité.