一、旅游業(yè)數據挖掘國內外研究現狀

隨著我國的旅游業(yè)的迅猛發(fā)展，旅游產業(yè)正邁向國際化的軌道,傳統(tǒng)旅游業(yè)積累的海量數據,沒有被有效利用,資源被極大浪費。將數據挖掘引入到旅游產業(yè)是大勢所趨。當前數據挖掘在旅游信息化建設中的應用與研究情況主要集中在高校理論界的研究,大多數研究僅僅是學術研究,真正運用到旅游行業(yè)的文章多是從某個具體的方面出發(fā),針對個別應用進行數據挖掘的融合。筆者主要研究決策樹方法在旅游信息化建設中的應用。目前,決策樹算法有CLS算法、ID3算法、C4.5算法、CART算法、SLIQ算法、Z統(tǒng)計算法、并行決策樹算法和SPRINT算法等。不同算法在執(zhí)行效率、輸出結果、可擴容性、可理解性、預測的準確性等方面各不相同。總的來說,這么多決策樹算法各有優(yōu)缺點，真正將數據挖掘運用到整個旅游信息化建設中還有很多問題需要解決。

二、旅游業(yè)數據挖掘算法選擇

數據挖掘中常用的基本分類算法有決策樹、貝葉斯、基于規(guī)則的算法等等。其中，決策樹是目前主流的分類技術,己經成功的應用于更多行業(yè)的數據分析。在關聯規(guī)則挖掘研究中,最重要的是Apriori算法,這個算法后來成為絕大多數關聯規(guī)則分類的基礎。聚類算法也是數據挖掘技術中極為重要的組成部分。與分類技術不同的是,聚類不要求對數據進行事先標定,就數據挖掘功能而言,聚類能夠可以針對數據的相異度來分析評估數據,可以作為其他對發(fā)現的簇運行的數據挖掘算法的預處理步驟。各種算法分類模型建立有所不同,但原理是大致相同的。筆者考慮決策樹算法結構簡單,便于理解,且很擅長處理非數值型數據,建模效率高,分類速度快,特別適合大規(guī)模的數據處理的優(yōu)點,結合旅游產業(yè)數據特點,故作重點分析。

三、旅游業(yè)數據挖掘系統(tǒng)需求分析

旅游業(yè)數據挖掘系統(tǒng)的基本特點如下：統(tǒng)計旅游興趣；購物消費趨向；推薦其感興趣的旅游景點；在后臺管理中,通過決策樹算法對游客數量、平均年齡、景點收費、游客來自地區(qū)等進行分析總結,為旅游消費者和旅游管理者提供服務：為消費者提供吃住行購娛樂天氣各方面信息查詢、機票、車船票、酒店、景區(qū)門票、餐飲等方面的預定與現金支付、第三方支付、消費者評價、在線咨詢等方面的便利、快捷服務。為管理者提供推薦、游客管理、線路管理、景點管理、特色服務管理、機票管理、在線咨詢管理、旅游客戶關系管理等服務，提高整體服務效率和水平。

四、旅游業(yè)數據挖掘系統(tǒng)的實現

旅游業(yè)信息管理系統(tǒng)包括游客信息管理與游客信息分析兩個子模塊。根據系統(tǒng)日常運行出現的問題及時對系統(tǒng)進行維護,如添加或者刪除某個模塊功能,系統(tǒng)整體運行速度的更近等。系統(tǒng)運用數據庫層、持久化層、業(yè)務邏輯層、表示層四層體系結構,主要利用ID3算法達到旅游數據信息的快速、準確分類。考慮了游客與酒店之間的關系、游客與旅游路線之間的關系、游客與旅游景點之間的關系、游客與機票、車票之間的關系、管理員與游客之間的關系、邏輯結構設計。程序之間的獨立性增加,易于擴展,規(guī)范化得到保證的同時提高了系統(tǒng)的安全性。詳細功能設計包括：用戶登錄、用戶查詢、預定及支付、后臺管理、旅游客戶管理和數據分析等方面。本系統(tǒng)中主要運用Java語言就行邏輯上的處理。系統(tǒng)主要使用Struts2和Hibernate這兩個框架來進行整個系統(tǒng)的搭建。其中Struts2主要處理業(yè)務邏輯,而Hibernate主要是處理數據存儲、查詢等操作。系統(tǒng)采用Tomcat服務器。系統(tǒng)模塊需要實現酒店推薦實現、景點推薦實現、天氣預報實現、旅游線路實現、特產推薦、數據分析展現功能、報表數據獲取、景區(qū)客流量變化分析實現等。需要進行后臺信息管理等功能測試以及時間測試、數據測試等性能測試。

五、旅游業(yè)數據挖掘算法方案中存在的一般性問題及其改進

在對數據挖掘的基本方法與技術進行總結的基礎上，結合當今數據挖掘的發(fā)展方向和研究熱點，可以發(fā)現旅游業(yè)數據挖掘算法系統(tǒng)有待進一步完善之處：訂票系統(tǒng)尚待完善。界面美化需要進一步改進。數據表之間的結構關系需要優(yōu)化，以提高數據處理能力和效率。數據挖掘工具及算法有待精細化改進。

作者：朱暉 單位：河南職業(yè)技術學院