Меню
Публикации
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
Главный редактор
НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор
Партнеры
doi: 10.17586/2226-1494-2019-19-3-499-507
УДК 004.8
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОМОЩИ ТУРИСТУ: СЕРВИС-ОРИЕНТИРОВАННАЯ АРХИТЕКТУРА И РЕАЛИЗАЦИЯ
Читать статью полностью
Ссылка для цитирования:
Аннотация
Михайлов С.А. Интеллектуальная система помощи туристу: сервис-ориентированная архитектура и реализация // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019. Т. 19. № 3. С. 499–507. doi: 10.17586/2226-1494-2019-19-3-499-507
Аннотация
Предмет исследования. Выполнено исследование в области поддержки туризма с применением современных информационных технологий. Предметом исследования является интеллектуальная система помощи туристу. Проведен анализ существующих систем поддержки туриста и представлены их достоинства и недостатки. Разработана архитектура системы и представлены детали ее реализации. Был разработан способ генерации туристических оценок для достопримечательностей региона, на базе которых автор провел эксперименты. Метод. Для проведения анализа систем поддержки туриста используется метод описания и сравнительного анализа соответствующих систем. Для создания рекомендаций по посещению достопримечательностей используются методы машинного обучения. Для построения маршрутов среди достопримечательностей используются методы теории графов. Основные результаты. Выделены достоинства и недостатки существующих туристических систем поддержки туриста. Сформулирована сервис-ориентированная архитектура предлагаемой интеллектуальной системы помощи туристу. Описан способ генерации информации о туристическом регионе на основе открытых специализированных источников. Выполнены эксперименты для оценки работы системы помощи туристу. Практическая значимость. Применение результатов исследования позволит разработать интеллектуальную систему помощи туристу, которая удовлетворяет современным требованиям и превосходит существующие аналоги.
Ключевые слова: информационная система, туризм, контекст, сервисы, рекомендующие системы
Благодарности. Представленные результаты исследований являются частью проектов № 18-37-00337 и № 17-29-03284, финансируемых Российским фондом фундаментальных исследований, а также бюджетной темой № 0073-2019-0005.
Список литературы
Благодарности. Представленные результаты исследований являются частью проектов № 18-37-00337 и № 17-29-03284, финансируемых Российским фондом фундаментальных исследований, а также бюджетной темой № 0073-2019-0005.
Список литературы
1. Huang C.D., Goo J., Nam K., Woo Y.C. Smart tourism technologies in travel planning: The role of exploration and exploitation // Smart Tourism: Traveler, Business, and Organizational Perspectives. 2017. V. 54. N 6. P. 757–770. doi: 10.1016/j.im.2016.11.010
2. Ulrike G., Marianna S., Zheng X., Chulmo K. Smart tourism: foundations and developments // Electronic Markets. 2015. V. 25. N 3. P. 179–188. doi: 10.1007/s12525-015-0196-8
3. Borras J., Moreno A., Valls A. Intelligent tourism recommender systems: a survey // Expert Systems with Applications. 2014. V. 41. N 16. P. 7370–7389. doi: 10.1016/j.eswa.2014.06.007
4. Mikhailov S., Kashevnik A. An ontology for service semantic interoperability in the smartphone-based tourist trip planning system // Proc. 23rd Conference of Open Innovations Association FRUCT. Bologna, Italy, 2018. P. 239–245. doi: 10.23919/fruct.2018.8588027
5. Smirnov A., Kashevnik A., Ponomarev A. Context-based infomobility system for cultural heritage recommendation: tourist assistant – TAIS // Personal Ubiquitous Computing. 2017. V. 21. N 2. P. 297–311. doi: 10.1007/s00779-016-0990-0
6. Long L., Jin X., Stephen S.L., Huaping C. A real-time personalized route recommendation system for self-drive tourists based on vehicle to vehicle communication // Expert Systems with Applications. 2014. V. 41. N 7. P. 3409–3414. doi: 10.1016/j.eswa.2013.11.035
7. Santos F., Almeida A., Martins C., Gonçalves R., Martins J. Using POI functionality and accessibility levels for delivering personalized tourism recommendations // Computers, Environment and Urban Systems. 2017. (in press) doi: 10.1016/j.compenvurbsys.2017.08.007
8. Colomo-Palacios R., Garcia-Penalvo F.J., Stantchev V., Misra S. Towards a social and context-aware mobile recommendation system for tourism // Pervasive and Mobile Computing. 2017. V. 38. P. 505–515. doi: 10.1016/j.pmcj.2016.03.001
9. Zheng W., Liao Z. Using a heuristic approach to design personalized tour routes for heterogeneous tourist groups // Tourism Management. 2019. V. 72. P. 313–325. doi: 10.1016/j.tourman.2018.12.013
10. Moreno A., Valls A., Isern D., Marin L., Borras J. SigTur/E- destination: ontology-based personalized recommendation of tourism and leisure activities // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2013. V. 26. N 1. P. 633–651. doi: 10.1016/j.engappai.2012.02.014
11. Cenamor I., Rosa T., Nez S. Borrajo D. Planning for tourism routes using social networks // Expert Systems with Applications. 2017. V. 69. P. 1–9. doi: 10.1016/j.eswa.2016.10.030
12. Xiaoting W., Christopher L., Jeffrey C., Hui L.K., Tharshan V. Improving personalized trip recommendation by avoiding crowds // Proc. 25th ACM Int. Conf. on Information and Knowledge Management. Indianapolis, USA, 2016. P. 25–34. doi: 10.1145/2983323.2983749
13. Papadakis H., Panagiotakis C., Fragopoulou P. SCoR: a synthetic coordinate based recommender system // Expert Systems with Applications. 2017. V. 79. P. 8–19. doi: 10.1016/j.eswa.2017.02.025
14. Kashevnik A., Mikhailov S., Papadakis H., Fragopoulou P. Context-driven tour planning service: an approach based on synthetic coordinates recommendation // Proc. 24th Conference of Open Innovations Association FRUCT. Moscow, Russia, 2019.
15. Korzun D., Kashevnik A., Balandin S. Novel Design and the Applications of Smart-M3 Platform in the Internet of Things: Emerging Research and Opportunities. IGI Global, 2017. 150 p. doi: 10.4018/978-1-5225-2653-7
16. Smirnov A., Kashevnik A., Ponomarev A., Teslya N., Sche- kotov M., Balandin S. Smart space-based tourist recommendation system // Lecture Notes in Computer Science. 2014. V. 8638. P. 40–51. doi: 10.1007/978-3-319-10353-2_4
17. Mikhailov S., Kashevnik A. Smartphone-based tourist trip planning system: a context-based approach to offline attraction recommendation // MATEC Web Conf. 2018. V. 161. Art. 03026. doi: 10.1051/matecconf/201816103026
2. Ulrike G., Marianna S., Zheng X., Chulmo K. Smart tourism: foundations and developments // Electronic Markets. 2015. V. 25. N 3. P. 179–188. doi: 10.1007/s12525-015-0196-8
3. Borras J., Moreno A., Valls A. Intelligent tourism recommender systems: a survey // Expert Systems with Applications. 2014. V. 41. N 16. P. 7370–7389. doi: 10.1016/j.eswa.2014.06.007
4. Mikhailov S., Kashevnik A. An ontology for service semantic interoperability in the smartphone-based tourist trip planning system // Proc. 23rd Conference of Open Innovations Association FRUCT. Bologna, Italy, 2018. P. 239–245. doi: 10.23919/fruct.2018.8588027
5. Smirnov A., Kashevnik A., Ponomarev A. Context-based infomobility system for cultural heritage recommendation: tourist assistant – TAIS // Personal Ubiquitous Computing. 2017. V. 21. N 2. P. 297–311. doi: 10.1007/s00779-016-0990-0
6. Long L., Jin X., Stephen S.L., Huaping C. A real-time personalized route recommendation system for self-drive tourists based on vehicle to vehicle communication // Expert Systems with Applications. 2014. V. 41. N 7. P. 3409–3414. doi: 10.1016/j.eswa.2013.11.035
7. Santos F., Almeida A., Martins C., Gonçalves R., Martins J. Using POI functionality and accessibility levels for delivering personalized tourism recommendations // Computers, Environment and Urban Systems. 2017. (in press) doi: 10.1016/j.compenvurbsys.2017.08.007
8. Colomo-Palacios R., Garcia-Penalvo F.J., Stantchev V., Misra S. Towards a social and context-aware mobile recommendation system for tourism // Pervasive and Mobile Computing. 2017. V. 38. P. 505–515. doi: 10.1016/j.pmcj.2016.03.001
9. Zheng W., Liao Z. Using a heuristic approach to design personalized tour routes for heterogeneous tourist groups // Tourism Management. 2019. V. 72. P. 313–325. doi: 10.1016/j.tourman.2018.12.013
10. Moreno A., Valls A., Isern D., Marin L., Borras J. SigTur/E- destination: ontology-based personalized recommendation of tourism and leisure activities // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2013. V. 26. N 1. P. 633–651. doi: 10.1016/j.engappai.2012.02.014
11. Cenamor I., Rosa T., Nez S. Borrajo D. Planning for tourism routes using social networks // Expert Systems with Applications. 2017. V. 69. P. 1–9. doi: 10.1016/j.eswa.2016.10.030
12. Xiaoting W., Christopher L., Jeffrey C., Hui L.K., Tharshan V. Improving personalized trip recommendation by avoiding crowds // Proc. 25th ACM Int. Conf. on Information and Knowledge Management. Indianapolis, USA, 2016. P. 25–34. doi: 10.1145/2983323.2983749
13. Papadakis H., Panagiotakis C., Fragopoulou P. SCoR: a synthetic coordinate based recommender system // Expert Systems with Applications. 2017. V. 79. P. 8–19. doi: 10.1016/j.eswa.2017.02.025
14. Kashevnik A., Mikhailov S., Papadakis H., Fragopoulou P. Context-driven tour planning service: an approach based on synthetic coordinates recommendation // Proc. 24th Conference of Open Innovations Association FRUCT. Moscow, Russia, 2019.
15. Korzun D., Kashevnik A., Balandin S. Novel Design and the Applications of Smart-M3 Platform in the Internet of Things: Emerging Research and Opportunities. IGI Global, 2017. 150 p. doi: 10.4018/978-1-5225-2653-7
16. Smirnov A., Kashevnik A., Ponomarev A., Teslya N., Sche- kotov M., Balandin S. Smart space-based tourist recommendation system // Lecture Notes in Computer Science. 2014. V. 8638. P. 40–51. doi: 10.1007/978-3-319-10353-2_4
17. Mikhailov S., Kashevnik A. Smartphone-based tourist trip planning system: a context-based approach to offline attraction recommendation // MATEC Web Conf. 2018. V. 161. Art. 03026. doi: 10.1051/matecconf/201816103026