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我國高度重視以“智慧文旅”為核心的現代旅游體系建設，先后出臺多項政策推動發(fā)展。2020年，文化和旅游部、國家發(fā)展和改革委員會等十部門聯合印發(fā)《關于深化“互聯網＋旅游”推動旅游業(yè)高質量發(fā)展的意見》（文旅資源發(fā)〔2020〕81號）明確提出：要深入推進旅游領域數字化、網絡化、能化轉型升級，培育發(fā)展新業(yè)態(tài)新模式，同時指明了旅游業(yè)與互聯網融合發(fā)展的方向。2021年，文化和旅游部印發(fā)《“十四五”文化和旅游發(fā)展規(guī)劃》的通知（文旅政法發(fā)〔2021〕40號）明確指出：要深化“互聯網＋旅游”，加快推進以數字化、網絡化、智能化為特征的智慧旅游發(fā)展。
目前，隨著互聯網技術和人工智能技術的不斷發(fā)展，已經涌現出了一些用于文化旅游數據處理的相關技術。其中，基于圖結構的數據處理方法成為了研究的熱點之一。圖結構可以很好地表示文化旅游數據中的節(jié)點（景點或地區(qū)）以及它們之間的關系（如地理位置相似度），因此，被廣泛應用于文化旅游數據的建模和分析。然而，傳統(tǒng)的圖神經網絡模型在處理文化旅游數據時仍然存在節(jié)點特征表示不足、地理位置相似度考慮不足、模型復雜度高、模型解釋性不強等問題，難以實現文旅數據的高效處理和分析，從而影響文旅數據管理和利用效率，亟待解決。
針對上述問題，項目開展了智慧文旅數據分類采集編目系統(tǒng)開發(fā)。項目基于相關標準構建了文旅特征數據集。采集了詳細地理、地貌等位置信息，景點名稱、類型、開放時間和門票價格等文旅屬性信息，到訪游客數量、峰谷值等旅游訪問信息，為信息分類與關聯分析提供了多維度、細粒度的基礎數據集；利用無向圖學習模型，以文旅特征數據集為無向圖節(jié)點，以地理位置相似度建立或調整節(jié)點關系，以邊連接節(jié)點，實現了特征清晰表達；采用圖神經網絡模型進行表示學習、數據挖掘與提取，實現了文旅數據的高效處理和分析；基于文旅特征數據集及無向圖學習模型，開發(fā)了智慧文旅分類采集系統(tǒng)，實現了文旅數據編目、信息共享等功能，提高了文旅數據管理和利用效率。
項目成果具有自主知識產權，已獲軟件著作權，并申請了發(fā)明專利。項目成果智慧文旅分類采集系統(tǒng) V1.0（非嵌入式軟件）已通過中國軟件測評中心軟件產品登記測試，并被成都米氏電子科技有限公司等單位采用，反映良好，應用前景廣闊。
項目咨詢：王艷欣13371759156

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