技术交底书(发明+实用新型)

1、精选优质文档-倾情为你奉上技术交底书名称旅游景区舆情监控方法所属技术领域本发明或实用新型技术方案所属或直接应用的技术领域：G06 计算；推算；计数G06F 电数字数据处理G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法G06F17/30 信息检索；及其数据库结构背景技术就现有的旅游互联网现状来看，景区舆情是个空白，对于景区想要了解目前游客对于景区的看法，景区首先需要做如下功课，1、设计调查问卷，2、对于景区游客做人工调查及问询。3、整理问询资料；4、通过分析统计了解游客看法，至少要花费1 到2 个星期时间，能够调查到什么程序，每个景点都会有差别。背景技术中存在的

2、问题和缺点对于旅游景区舆情监控方法来说，其需要满足以下几点，1、大量用户评论数据，没有数据满足不了统计分析基础；2、要有丰富的资源，没有资源满足不了用户需求，从网络中获取下来的资源，要么侵权、要么将流量免费导入其它网站，给别人做嫁衣。谷歌、百度这样的大公司具有搜索技术，找一些旅游网站合作，就可以实现了。但是这种搜索引擎和旅游网站的融合需要更深度的合作，不是简单的合作能完成的，任何两家不同归属的公司要发生深度合作，都是困难的。要解决的技术问题本发明涉及一种旅游景区舆情监控方法，其特点是包括以下步骤：首先，用户通过传输媒介输入对于景区的建议及评论。接着，所述的信息传入程序服务器，进行景点内容归档。

3、之后，所述的程序服务器将评论内容发送给用户行为分析服务器，分析用户的喜好和行为。最后，根据程序服务器与用户行为分析服务器出具的结果，从数据库服务器中提取相关信息及分析数据返回给景区的终端媒介。由此，通过对用户输入的建议及评论进行有效的分析归档整理，同时配合用户行为分析服务器给出景区最科学的分析结果及数据，解决景区舆情监控不准不及时的问题。并且，景区的终端媒介输入相关信息能够从数据库服务器中提取后将信息及时返回用户，避免景区与用户之间的信息交流不及时，营销景区的服务质量，做到了旅游景区舆情的实时监控。旅游景区舆情监控方法的优势很明显，只是目前面临各种各样的难题，实现起来比较困难。以当前几个互联网

4、公司为例，分析下哪些公司具备做“一站式旅游搜索”的实力。传统的搜索引擎公司如谷歌、百度目前是很难做一站式旅游搜索的，他们没有资源，也没有旅游方面用户数据的积累；现在看另外几家大的在线旅游网站是否能够实现。进一步来看，对于现有的旅游类网站中：往往是只有酒店、机票、旅游度假等少数资源，并且是传统类型的网站，没有评论及互动信息，对于云计算技术无积累（比如携程，艺龙和携程一样的困境，并且各方面还敢不上携程）。对于去哪儿这个网站，看似可以实现，具有搜索技术，但是不掌握用户互动信息，很难分析游客行为，做不了旅游景区舆情监控方法。技术方案 是对要解决的技术问题所采取的技术措施的集合。技术措施通常是由技术特征

5、来体现的。技术方案应当清楚、完整地说明实用新型的形状、构造特征，说明技术方案是如何解决技术问题的，必要时应说明技术方案所依据的科学原理。撰写技术方案时，机械产品应描述必要零部件及其整体结构关系；涉及电路的产品，应描述电路的连接关系；机电结合的产品还应写明电路与机械部分的结合关系；涉及集成电路时，清楚公开集成电路的型号、功能等。技术方案可以有多个层次，先写最简的，也就是为实现基本功能不可缺的最简结构，如电子产品用框图来描述；然后再逐步细化，直到最具体的方案。旅游景区舆情监控方法，其特征在于包括以下步骤：步骤，用户通过传输媒介输入对于景区的建议及评论；步骤，所述的信息传入程序服务器，进行景点内容归

6、档；步骤，所述的程序服务器将评论内容发送给用户行为分析服务器，分析用户的喜好和行为；步骤，根据程序服务器与用户行为分析服务器出具的结果，从数据库服务器中提取相关信息及分析数据返回给景区的终端媒介。有益效果本发明技术方案的优点主要体现在：通过对用户在于景点信息页互动的信息，做收集，并对于分类进行整理，同时配合用户互动行为分析服务器给出最为科学的景区舆情分析，解决景区对于游客需求掌握不准不及时。同时，能够从数据库服务器中提取相关回馈信息返回用户，增加用户的体验效果及对于游客的及时服务，做到了最佳的景区舆情分析服务。附图说明本发明的目的、优点和特点，将通过下面优选实施例的非限制性说明进行图示和解释。

7、这些实施例仅是应用本发明技术方案的典型范例，凡采取等同替换或者等效变换而形成的技术方案，均落在本发明要求保护的范围之内。这些附图当中，图1 是旅游景区舆情监控方法的实施示意图；图2 X-means 算法的运算示意图。图3 T-means 算法的运算示意图。实施方式具体实施方式如图1、图2、图3 所示的旅游景区舆情监控方法，其特别之处在于包括以下步骤：首先，用户通过传输媒介输入评论及互动信息。然后，互动信息程序服务器1， 进行互动信息分类解析。接着，程序服务器1 将目的地名词发送给用户行为分析服务器；2， 分析游客的习惯和行为。最后，根据程序服务器1 与用户行为分析服务器2 出具的结果，从数据库

8、服务器3 中提取相关推荐信息返回用户。就本发明较佳的实施方式来看，本发明采用的互动信息解析过程为，程序服务器1 将互动信息导入舆情统计服务器4。与此同时，中文分词服务器4 对互动信息统计分析。当然，为了实现分析的针对性，采用分析包括互动的分类，信息关键字的搜索频率，内容的切分，是否新信息。进一步来看，为了能够给出更为人性化的结果，用户行为分析服务器2 根据用户互动信息，结合现有其用户的互动习惯，给游客需求推荐。具体来说，这个需求推荐：主要指根据以往的用户互动习惯，得出景区需要的数据，并进行服务提高推荐。并且，结合实际应用来看，在非登录状态下，用户提高的互动行为准确度比较低，只能根据用户已有的c

9、ookie，IP 地址所在城市等简单信息进行分析。与之对应的是，用户在登录状态下可以得到用户互动信息，根据统计具体互动信息进行推荐及舆情监控，准确度比较高。并且，考虑到使用者实现景区舆情监控，如果用户在互动后追加旅游评论作为附属统计，则舆情监控中会相应追加点评相关的景区自动回复信息，便于用户互动反馈。再进一步来看，为了提供多种统计信息，便于景区参考采用的分析信息包括与互动信息相匹配的目的地简介、想去、要去、途中、活动信息、视频信息、图片信息、点评信息、旅游服务信息。具体来说，比如用户互动想去景点为黄山，则数据库服务器3 中提取后的信息如下：想去著名景点，想去爬山，想去看云海，想去旅游。这样，伴随着用户的互动点击，能够更好的景区了解用户需要的信息。结合本发明的实际使用情况来看，本发明中用户行为分析服务器2 采用 X-means算法。具体来说，该X-means 算法是数据挖掘技术中基于分裂法的一个经典聚类算法，因其理论可靠、算法简单、收敛速度快被广泛应用。并且，X-means 算法采用迭代更新的思想，首先随机地选择K 个对象初始地代表聚类或簇的中心，再对剩下的每个对象根据其与各个簇的中心距离将它重新赋给最近的簇，然后重新计算每个簇的中心作为下一次迭代的聚类中心。考虑到算法的便利，x值为8。之后，不断重复这个过程，直到各个聚类中心不再变化时终止，即如图2 所示。通过上述的文