Using a four-step heuristic algorithm to design personalized day tour route within a tourist attraction
Using a four-step heuristic algorithm to design personalized day tour route within a tourist attraction
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使用四步启发式算法设计旅游景点内的个性化一日游路线
DOI：
10.1016/j.tourman.2017.05.006
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发表时间：
2017-10
影响因子：
12.7
通讯作者：
Jing Qin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Weimin Zheng;Zhixue Liao;Jing Qin
为游客设计个性化的一日游线路对于改善游客的旅游体验具有基础性的作用，也是旅游景区管理者在竞争日益激烈的市场中的重要实践。本研究构建了考虑审美疲劳和旅游价值可变的旅游推荐系统。提出了一种四步启发式算法（涉及遗传算法和差分进化算法），作为处理旅游行程设计问题的新系统的核心。为了评估该算法的性能，在中国四川九寨沟进行了案例研究。配对样本 t 检验的结果表明，所提出的启发式算法确实明显优于现有方法。此外，研究表明，我们提出的系统能够为游客设计比以前的系统更现实、更好的个性化路线。
The design of personalized day-tour routes for tourists plays a fundamental role in improving tourists’ travel experiences, and it is a crucial practice for managers of tourist attractions in an increasingly competitive marketplace. This study constructs a tourist recommendation system with consideration for aesthetic fatigue and variable sightseeing value. A four-step heuristic algorithm (involving a genetic algorithm and a difference evolution algorithm) is proposed, which serves as the nucleus for a new system to deal with the tourist trip design problem. To evaluate the performance of this algorithm, a case study was conducted at the Jiuzhai Valley in Sichuan, China. The results of paired sample t-tests indicated that the proposed heuristic algorithm indeed performed significantly better than existing methods. Furthermore, the study showed that our proposed system was able to design more realistic and better personalized routes for tourists than previous systems.
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DOI：
10.1016/j.eswa.2008.08.016
发表时间：
2009-04
期刊：
Expert Syst. Appl.
影响因子：
--
作者：
Chang-Shing Lee;Young-Chung Chang;Mei-Hui Wang
通讯作者：
Chang-Shing Lee;Young-Chung Chang;Mei-Hui Wang
影响因子：
2.8
作者：
Wouter Souffriau;P. Vansteenwegen;J. Vertommen;G. V. Berghe;D. Oudheusden
通讯作者：
Wouter Souffriau;P. Vansteenwegen;J. Vertommen;G. V. Berghe;D. Oudheusden
DOI：
10.1016/j.knosys.2013.03.002
发表时间：
2013-07
期刊：
Knowl. Based Syst.
影响因子：
--
作者：
Jiuping Xu;Y. Wang;Zhimiao Tao
通讯作者：
Jiuping Xu;Y. Wang;Zhimiao Tao
影响因子：
13.2
作者：
J.Christopher Holloway
通讯作者：
J.Christopher Holloway
影响因子：
8.9
作者：
Kenneth F. Hyde;R. Lawson
通讯作者：
Kenneth F. Hyde;R. Lawson