一种基于BP神经网络的导游方法

摘要

本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于BP神经网络进行景点排序的导游方法。本发明公开了一种基于BP神经网络的导游方法，包括以下步骤，步骤S1，客户端获取用户的地理位置信息和用户身份信息；步骤S2，客户端将用户身份信息和地理位置信息发送给服务器；步骤S3，服务器为用户推送具有特定排序的景点信息；步骤S4，服务器为用户推荐距离最近的景点信息；步骤S5，为用户规划从当前位置到景点的导航路线；步骤S6，当用户到达景点，为用户提供语音导游。本发明基于用户喜好为用户推荐景点，还可为用户提供语音导游，实现个性化导游。

主权项

一种基于BP神经网络的导游方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤S1，客户端获取用户的地理位置信息，并去读取用户身份信息；步骤S2，客户端将用户身份信息和地理位置信息发送给服务器；步骤S3，服务器接收客户端发来的用户身份信息和地理位置信息，对用户身份进行认证，用户认证通过后，读取该用户已评分的景点评分信息，服务器依据该用户的历史的景点评分信息为该用户推送具有特定排序的景点信息，根据不同用户实现的特定的景点排序的计算方法包括以下步骤：步骤S31，根据服务器内存储的景点的特征属性，构建景点的特征向量，将用户已评分的景点作为训练样本集，训练样本中包括景点特征向量和景点评分，从训练样本集中选择n个训练样本用于训练BP神经网络模型，步骤S32，构建BP神经网络模型，一个输入层，至少一个隐含层，一个输出层，训练样本景点的特征属性作为输入向量，该景点对应的用户评分作为输出向量，步骤S33，利用训练后得到的BP神经网络模型，预测用户对未评分景点的喜好，将用户未评分景点的特征属性作为输入向量，经过BP神经网络模型的计算后，得到的输出向量为用户未评分景点的预测评分，步骤S34，综合用户评分和预测评分，对所有的景点进行排序，该景点排序与用户的喜好相关；步骤S4，服务器根据计算所得的该用户的特定排序的景点信息进行样本选取，选取出第一预设数量的景点信息作为样本，再根据用户当前的地理位置信息，计算出用户当前距离样本中每个景点的距离，再依据距离远近进行距离排序，根据该距离的排序选取第二预设数量的景点信息，推送给该用户的客户端；步骤S5，用户在客户端上选择确定一个景点后，获取该景点的地理位置信息，启动导航模块，通过导航模块为用户规划从当前位置到景点的导航路线；步骤S6，当用户到达景点，服务器根据获取到的用户的地理位置信息与景点地理位置信息进行匹配成功后，服务器向该客户端推送当前景点的语音导游信息，或者客户端根据用户的地理位置信息与景点地理位置信息进行匹配成功后，获取客户端预先存储的语音导游信息，并开始进行当前景点的语音导游；客户端进行语音导游的过程包括以下步骤：步骤S61，将景点的景区范围内规划出特定数量的子区域，每个子区域内限定了相应的地理位置信息范围，并且每个子区域对应一段语音解说信息，步骤S62，客户端不断更新用户当前的地理位置信息，步骤S63，当客户端检测到当前的地理位置信息落入某一个子区域的地理位置信息范围内，表明用户到达该子区域，则触发该子区域对应的语音解说信息的播放。