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一种基于潜在出行意图的旅客价值发现模型
标题：基于潜在出行意图的旅客价值发现模型
摘要：
随着旅游业的快速发展，旅行者的需求变得越来越多样化和个性化。为了更好地满足旅行者的需求并提供个性化的旅行体验，发现旅行者的潜在出行意图变得尤为重要。本论文提出了一种基于潜在出行意图的旅客价值发现模型，旨在通过分析旅行者的行为数据和个人偏好，确定其潜在出行意图，以为旅游企业提供精确的个性化服务，从而提高旅行者的满意度和市场竞争力。
1.引言
旅游业的快速发展使得海量的旅游数据被累积起来，如何从这些数据中挖掘有价值的信息对旅游企业具有重要意义。然而，传统的推荐系统往往只关注于用户的历史行为和兴趣，没有考虑到旅行者可能存在的潜在出行意图。因此，研究一种旅客价值发现模型来挖掘旅行者的潜在出行意图成为一个亟待解决的问题。
2.相关工作
本部分主要综述了现有的相关研究工作，包括旅行者行为数据分析、旅行者偏好挖掘和推荐系统等方面的研究成果。通过对现有方法的比较和评价，本研究提出基于潜在出行意图的旅客价值发现模型。
3.模型设计
本部分介绍了基于潜在出行意图的旅客价值发现模型的设计细节。首先，搜集旅行者的行为数据和个人偏好信息，包括旅行历史、搜索记录、购买记录等。然后，利用机器学习和数据挖掘的方法，对旅行者的行为数据和个人偏好进行分析和建模，确定其潜在出行意图。最后，通过推荐系统将旅行者的潜在出行意图应用于旅游企业的个性化服务中。
4.模型实验与结果分析
本部分重点介绍了基于潜在出行意图的旅客价值发现模型的实验设置和结果分析。通过真实的旅游数据集，对模型进行测试和评估，包括预测准确率、推荐效果和用户满意度等指标。实验结果表明，基于潜在出行意图的旅客价值发现模型能够提高旅行者的个性化体验和满意度。
5.结论和展望
本文针对旅游业中旅行者个性化需求的问题，提出了一种基于潜在出行意图的旅客价值发现模型。通过对旅行者的行为数据和个人偏好进行分析和建模，该模型能够准确确定旅行者的潜在出行意图，并为旅游企业提供个性化的服务推荐。虽然本模型在实验中取得了良好的效果，但仍然存在一些限制。未来的研究可以进一步优化模型设计和算法，提高预测准确率和用户满意度，并且将该模型应用于更广泛的旅游业务领域中。
关键词：潜在出行意图；旅客价值发现；个性化服务；推荐系统；机器学习；数据挖掘