技术派的梦想旅行 用大数据推动旅游2.0

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 本文讲的是技术派的梦想旅行 用大数据推动旅游2.0【IT168 资讯】旅游与每个人的生活息息相关,旅游产业也亟需一种脱胎换骨的方式提升效益。在近日第15届中国互联网大会“互联网+民航”专场上,梦想旅行CEO郭宁表示,大数据将改变传统旅游行业的DNA,加速推动智慧旅游时代的到来。

本文讲的是技术派的梦想旅行 用大数据推动旅游2.0【IT168 资讯】旅游与每个人的生活息息相关,旅游产业也亟需一种脱胎换骨的方式提升效益。在近日第15届中国互联网大会“互联网+民航”专场上,梦想旅行CEO郭宁表示,大数据将改变传统旅游行业的DNA,加速推动智慧旅游时代的到来。

  大数据打破旅游信息不对称

  让“剁手”成为大势的淘宝,打破了消费者与商户间的信息不对称;将共享经济发挥得淋漓尽致的滴滴,打破了出行用户与司机间的信息不对称;盘活民间资金的互联网金融,打破了大众与金融机构间信息不对称……而接下来,新一轮变革轮到信息不对称行业中最后一片——旅游行业。

  在郭宁看来,大数据将打破传统旅游信息不对称的难题,重塑旅游产业新模式。从用户角度出发,他认为目前大数据主要应用在两个领域,一是旅行出发前信息整合,二是旅行中的信息获取。

  旅行前查攻略、看游记,基本成为人们自助旅游出行前的固定动作。来自旅游论坛、网站、社交网络的信息铺天盖地。“对于每一个旅行者而言,旅行信息不是过少而是太多,信息碎片化、分散化,太多的非结构化数据不能得到整合,所以出行用户在出发前要一一查看大量攻略才能准备充分。”目前业界大部分的行前服务提供商去哪儿、穷游等都逐步加深对大数据的应用,以帮助用户整合信息。

  另一方面在旅行过程中,由于用户动态地理位置的变化,离不开基于LBS的产品服务,如大众点评对美食信息的整合。同时出行时间的不同意味着不同的旅行路线,如冬日与夏季的北海道,白天与夜晚的香港;个人偏好的不同,如独自背包客与亲子游选择的是不同的玩法。所以用户在出行中随地理位置、时间维度、适合人群动态变化的诉求,也只有借助大数据才能很好化解。

  旅游科技最前端:知识图谱

  用户旅游行中服务诉求是大数据迫切需要解决的难点,然而由于行中服务对精准度、个性化实现要求甚高,专注于提供旅游科技服务的企业甚少,市场仍存在大量空白。

  “POI(兴趣点)是决定精准度的一个关键指标。”郭宁表示,当POI数据较少时,旅行信息只能覆盖最基本的大众景点,即用户在相对冷门的景区查询不到最新的旅行信息。例如出国后百度地图的使用体验与Google地图就相比相差甚远。所以目前一些专业的技术公司如梦想旅行等开始涌现出来,对全网POI进行实时整合并校验,从而得到对信息的更多洞察。“我们从不同纬度去衡量POI信息,精准到每一条街道,用户在每一个景点周围1公里内都能轻松找到美食、购物、交通信息。”

  与此同时,旅游是典型的体验式经济,大数据对旅游行业的改革包括个性化的满足。传统旅游服务商通过标签化技术来实现,但实际上时间、人均消费等并不是简单的标记,用户的消费习惯与爱好很难通过标签呈现。

  “如果说大数据实现了信息的整合与挖掘,那么知识图谱则真正实现了信息的‘洞见’。”在郭宁看来,只有建立在知识图谱上的旅游行业,才能充分满足用户个性化推荐等需求。

  知识图谱是一张蕴含丰富POI信息并可实现自动化管理的系统。建立在NLP自然语言处理、主题模型分析上的知识图谱,在充分理解数十亿篇游记、餐厅美食评价、交通路线、景点简介的信息之后,打造了如同旅游界的维基百科,能轻易分析出“奥巴马去过的美食餐厅”,也能回答出动漫迷的二次元景点推荐。

  人工智能语音助手,将智慧旅游推向现实

  “如果将过去照本宣科、参照攻略进行出行视为旅游1.0版本,那么2.0版本的智慧旅游将基于LBS,提供具有时效性、个性化的服务。”郭宁表示,在知识图谱+贝叶斯网络算法等技术的相互配合下,一站式的自动行程规划将带来全新的旅行模式与体验。

  用户不需要在出现前阅读大量的游记,可以根据自己的目的地、旅行时间、游玩偏好,一键点击“生成行程”便轻松制作出包含景点介绍、游玩时间、热门推荐、来往交通路线以及特色美食的行程规划。让用户真正实现一边旅行,一边决策。

  自动行程规划才仅仅是开始。郭宁透露,梦想旅行正在联合国内高校,打造人工智能语音助手,“如同苹果Siri一样,它可以理解用户问题并进行有效回答。但梦想旅行语音助手比Siri更聪明,不是简单的一问一答,它能理解上下文语境,真正去完成连续性对话。”例如用户对语音助手询问最近的寿司餐厅是什么时,人户只要问“怎么去”而不是“如何去最近寿司餐厅X”。

  “大数据与人工智能的出现,将推动传统旅游向智慧旅游演进。未来,诸如梦想旅行等旅游科技公司将帮助用户化解信息困扰,真正实现便捷、简单、个性化的自由行。”郭宁说。

原文发布时间为:2016-06-29 

本文作者:刘策

本文来自云栖社区合作伙伴IT168,了解相关信息可以关注IT168

原文标题:技术派的梦想旅行 用大数据推动旅游2.0

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
目录
相关文章
|
25天前
|
数据采集 人工智能 分布式计算
ODPS在AI时代的发展战略与技术演进分析报告
ODPS(现MaxCompute)历经十五年发展,从分布式计算平台演进为AI时代的数据基础设施,以超大规模处理、多模态融合与Data+AI协同为核心竞争力,支撑大模型训练与实时分析等前沿场景,助力企业实现数据驱动与智能化转型。
117 4
|
2月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
Hadoop框架解析:大数据处理的核心技术
组件是对数据和方法的封装,从用户角度看是实现特定功能的独立黑盒子,能够有效完成任务。组件,也常被称作封装体,是对数据和方法的简洁封装形式。从用户的角度来看,它就像是一个实现了特定功能的黑盒子,具备输入和输出接口,能够独立完成某些任务。
|
30天前
|
SQL 分布式计算 大数据
我与ODPS的十年技术共生之路
ODPS十年相伴,从初识的分布式计算到共生进化,突破架构边界,推动数据价值深挖。其湖仓一体、隐私计算与Serverless能力,助力企业降本增效,赋能政务与商业场景,成为数字化转型的“数字神经系统”。
|
2月前
|
数据采集 自然语言处理 分布式计算
大数据岗位技能需求挖掘:Python爬虫与NLP技术结合
大数据岗位技能需求挖掘:Python爬虫与NLP技术结合
|
2月前
|
存储 分布式计算 算法
Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育在线考试监考与作弊检测中的技术创新(193)
本文探讨了Java大数据技术在智能教育在线考试监考与作弊检测中的创新应用。随着在线考试的普及,作弊问题日益突出,传统监考方式难以应对。通过Java大数据技术,可实现考生行为分析、图像识别等多维度监控,提升作弊检测的准确性与效率。结合Hadoop与Spark等技术,系统能实时处理海量数据,构建智能监考体系,保障考试公平性,推动教育评价体系的数字化转型。
|
2月前
|
SQL 缓存 监控
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——实时技术与数据服务
实时技术通过流式架构实现数据的实时采集、处理与存储,支持高并发、低延迟的数据服务。架构涵盖数据分层、多流关联,结合Flink、Kafka等技术实现高效流计算。数据服务提供统一接口,支持SQL查询、数据推送与定时任务,保障数据实时性与可靠性。
|
4月前
|
人工智能 分布式计算 大数据
MCP、MaxFrame与大数据技术全景解析
本文介绍了 MCP 协议、MaxFrame 分布式计算框架以及大数据基础设施建设的相关内容。MCP(Model Context Protocol)是一种开源协议,旨在解决 AI 大模型与外部数据源及工具的集成问题,被比喻为大模型的“USB 接口”,通过统一交互方式降低开发复杂度。其核心架构包括 Client、Server、Tool 和 Schema 四个关键概念,并在百炼平台中得到实践应用。MaxFrame 是基于 Python 的高性能分布式计算引擎,支持多模态数据处理与 AI 集成,结合 MaxCompute 提供端到端的数据处理能力。
|
传感器 分布式计算 安全
Java 大视界 -- Java 大数据在智能安防入侵检测系统中的多源数据融合与分析技术(171)
本文围绕 Java 大数据在智能安防入侵检测系统中的应用展开,剖析系统现状与挑战,阐释多源数据融合及分析技术,结合案例与代码给出实操方案,提升入侵检测效能。
Java 大视界 -- Java 大数据在智慧文旅虚拟场景构建与沉浸式体验增强中的技术支撑(168)
本文围绕 Java 大数据在智慧文旅领域的应用展开,系统阐述了数据采集、3D 建模、游客行为分析等核心技术的原理与实现,结合实际案例,全方位展示了 Java 大数据在推动智慧文旅发展中的显著价值。
|
5月前
|
存储 搜索推荐 算法
大数据在电子健康记录中的潜力与挑战:一次技术和伦理的深度碰撞
大数据在电子健康记录中的潜力与挑战:一次技术和伦理的深度碰撞
133 12

热门文章

最新文章