智能旅游信息服务：效用机制与优化策略研究

"这篇文档是关于人工智能在智能旅游目的地信息服务中的应用研究，主要关注效用的产生和体现机制。通过引入新的策略，如基于效用的信息过滤和体现效用的信息展示，来提升旅游信息服务的质量。文章重点介绍了六个方面的研究成果，包括效用度的概念及其计算，信息组织方式的改进，用户相似度计算的语义关联方法，优化的回答集求解算法，视觉注意机制的信息效用体现，以及混合模式的本体存储方式。这些研究成果已被应用于‘北京旅游信息查询系统’，取得了良好的效果。关键词涉及目的地信息服务、效用信息展示、注意机制和回答集等。" 本文深入研究了如何利用人工智能和机器学习技术改善旅游目的地信息服务的智能质量。首先，它提出了“效用度”的概念，即景点对用户的实用价值，这是旅游者选择目的地的关键因素。通过构建效用产生的机制、效用知识的表示框架和计算公式，以最大化效用度为目标，优化信息服务。 其次，针对传统旅游信息系统中信息过载的问题，文章提出了以子景点为单位的信息组织方式，以减少用户处理信息的压力，提高信息检索效率。这种方法有助于降低用户的认知负荷，使他们更容易找到所需信息。 接着，为了更准确地评估用户之间的相似性，研究引入了语义关联度，以解决传统方法因用户特征数据不足导致的稀疏矩阵问题。这一创新使得系统能更好地理解用户的潜在兴趣，从而提供更个性化的推荐。 在算法优化方面，文中设计并实现了回答集求解的优化算法，通过精简规则集和初始文字集，提高了算法的性能和可扩展性。 此外，论文还探索了视觉注意机制在信息效用体现中的作用，将效用度大小转化为视觉提示，帮助用户有效地分配注意力资源，引导他们关注最重要的信息。 最后，研究提出了一种混合模式的本体存储方案，这种方案在查询速度和系统扩展性上优于传统的存储方式，能更好地支持大规模和复杂的信息查询需求。 这些研究结果表明，通过结合人工智能和机器学习，可以显著提升旅游信息服务的智能性和用户体验。实际应用表明，这些策略和方法在“北京旅游信息查询系统”中取得了积极的反馈，证明了它们的有效性和实用性。