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基于旅游大数据的景点位置识别与信息搜索研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第13-19页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-15页
    1.3 研究内容第15-17页
        1.3.1 跨媒体旅游大数据的采集与分析第15-16页
        1.3.2 基于深度学习的景点图像位置识别与搜索第16页
        1.3.3 基于景点主题与游客搜索意图的旅游信息搜索第16-17页
        1.3.4 基于旅游大数据的景点位置识别与信息搜索系统的实现第17页
    1.4 论文总体结构第17-19页
第二章 相关技术第19-27页
    2.1 地理位置信息挖掘算法第19-21页
    2.2 基于图像内容的图像位置识别算法第21-24页
        2.2.1 图像-位置建模方法第21-22页
        2.2.2 局部图像特征、HOG特征、深度图像特征及其在图像定位中的应用第22-24页
    2.3 基于用户搜索意图的信息搜索算法第24-25页
    2.4 本章小结第25-27页
第三章 跨媒体旅游大数据的采集与分析第27-39页
    3.1 旅游信息爬取流程第27-29页
        3.1.1 旅游信息爬虫架构第27-28页
        3.1.2 旅游信息数据库建立第28-29页
    3.2 景点动态主题模型的建立第29-34页
        3.2.1 景点动态主题模型第29-30页
        3.2.2 基于景点动态主题模型的景点功能分类第30-31页
        3.2.3 景点兴趣主题模型训练实验结果及分析第31-34页
    3.3 景点图像位置信息挖掘第34-37页
        3.3.1 景点图像位置信息挖掘方法第34页
        3.3.2 旅游地点挖掘方法实验结果第34-37页
    3.4 本章小结第37-39页
第四章 基于深度学习的景点图像位置识别与搜索第39-55页
    4.1 基于深度学习的景点图像位置识别与搜索方法的提出第39-47页
        4.1.1 基于深度学习的景点图像特征的获取第39-42页
        4.1.2 基于图像深度特征和地理位置的景点图像位置识别方法(DF+GeoRanking)提出第42-45页
        4.1.3 基于图像深度学习的景点图像搜索方法提出第45-47页
    4.2 基于深度学习的景点图像位置识别与搜索方法实验结果与分析第47-54页
        4.2.1 基于北京地区景点图像的实验第47-51页
        4.2.2 基于European Cities景点图像的实验第51-54页
    4.3 本章小结第54-55页
第五章 基于景点主题与游客搜索意图的旅游信息搜索第55-73页
    5.1 基于景点主题与游客搜索意图的旅游信息搜索方法总体架构第55-56页
    5.2 基于景点主题与游客搜索意图的旅游信息搜索方法(L+DLAD+IA+IC)方法的提出第56-62页
        5.2.1 基于景点动态主题分布的搜索第56-57页
        5.2.2 景点评论搜索结果多元化第57-60页
        5.2.3 景点信息搜索的搜索意图分类第60-62页
    5.3 基于景点主题和搜索意图的旅游信息搜索方法实验结果及分析第62-70页
        5.3.1 基于景点动态主题与搜索结果多元化的景点信息搜索方法实验结果与分析第62-68页
        5.3.2 基于动态主题和搜索意图分类的景点信息搜索方法实验结果与分析第68-70页
    5.4 本章小结第70-73页
第六章 基于旅游大数据的景点位置识别与信息搜索系统的实现第73-87页
    6.1 系统设计第73-75页
        6.1.1 系统总体架构第73-74页
        6.1.2 系统详细设计第74-75页
    6.2 旅游大数据分析模块的实现第75-79页
        6.2.1 景点动态主题挖掘模块实现第75-76页
        6.2.2 景点图像地理位置挖掘模块实现第76-77页
        6.2.3 景点签到信息展示模块第77-79页
    6.3 景点图像搜索模块的实现第79-81页
        6.3.1 基于深度学习和本地数据库的图像搜索模块第80-81页
        6.3.2 基于深度学习和第三方API的图像搜索模块第81页
    6.4 旅游信息搜索模块的实现第81-82页
    6.5 系统测试第82-85页
        6.5.1 测试环境第82页
        6.5.2 测试用例及实验结果第82-85页
    6.6 本章小结第85-87页
第七章 总结与展望第87-89页
    7.1 总结第87-88页
    7.2 展望第88-89页
参考文献第89-94页
致谢第94-95页
攻读学位期间研究成果第95页

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