旅游主题

摘要： 12月31日,“奶酪第一股”妙可蓝多的一项巨额投资——妙可蓝多创新奶酪基地项目在上海启动。妙可蓝多方面表示,该创新奶酪基地位于上海市金山工业区金舸路B14-2号地块,项目占地面积约49.79亩,建筑面积51117.55平方米,项目总投资8亿元。其称,该基地将包含0添加奶酪棒、儿童成长奶酪杯、结合中式家庭餐桌的奶酪本土化应用在内的产品创新,还包含智能化生产、奶酪技术开发、大数据应用、生产工艺革新、智慧供应链管理等的技术创新。

摘要： 主题感知·素养解读,公园在人们的生活中扮演着非常重要的角色。主题公园具有一个或多个特定的文化旅游主题,为游客有偿提供休闲体验、文化娱乐产品或服务;城市公园为居民提供休闲场所;国家公园在保护自然生态环境的同时,也使人们增强环保意识。

摘要： 宝天曼景区属于自然保护区型旅游区。文章分析了宝天曼景区的旅游资源条件和特色,然后以景区发展时间脉络为主线,探讨了景区旅游主题定位从生态观光旅游主题向避暑度假旅游主题、自然研学+避暑度假+森林康养主题转向,在主题定位转向的过程中,旅游产品结构随主题定位转向而同时更新和升级.通过分析得出,宝天曼景区以资源为基础、以市场为导向及时调整旅游主题、更新产品结构是可持续发展的根本,最后给出了新时期宝天曼景区旅游升级发展的对策.

摘要： 具有巴山大峡谷土家族乡土风情、具有时尚流行音乐元素和动感节奏,以群体性歌舞宏大场面演绎的大型室内情景剧《梦回巴国》主题歌曲《一起来滚烫》是一首融合旅游主题的优秀歌曲,是融合了当下旅游歌曲创作演艺的时尚精神,具有着一定意义上时代标志性的音乐作品。

摘要： 自休闲农村旅游业兴起以来,新兴地理农业资源得到进一步开发,桑蚕养殖业也构建起系统化产业链,依靠于旅游地理产业发展以谋求资源效益最大化。桑蚕养殖的加入,为农业休闲旅游开启了新的发展道路,在突出旅游主题的同时,增加了农业资源的旅游经济价值,也推进了国内旅游地理产业发展。本文通过对《中国旅游地理》一书的解读,探析桑蚕在推动休闲农村旅游地理产业经济发展中发挥的作用,通过旅游地理相关知识的辨析,为以桑蚕为导向的农业旅游地理产业开辟条件。所谓旅游地理,就是研究人类旅游活动与地理因素关系的专业性学科,属于人文地理的重要分支,不仅以传统地理学为核心导向,更与自然民俗,建筑学、园林学、经济学等互相渗透,是我国地理学研究一项重要内容。

摘要： 随着我国经济水平的提升，以及人们对旅游关注度的提高，旅游主题酒店在我国的数量越来越多。而这些旅游主题酒店大多基于茶文化而发展，在实际的经营管理过程中，都渗透着茶文化的影子。因此我们需要加强对茶文化旅游主题酒店的开发与管理，提高茶文化在旅游主题酒店中的作用。本文在此基础上，对我国当前旅游主题酒店，开发与管理的现状进行研究，发现其中存在的问题，提出具体的对策建议，希望能够促进我国旅游主题酒店的发展。

摘要： 随着人民日益增长的美好生活需要,旅游成为一种普遍的娱乐方式,互联网旅游业更是深受民众所爱。然而在当下互联网迅速发展的新时代,各个网络平台纷纷步入旅游领域,其优势与弱势相继显现而出。本文基于自创微信公众号“途游”推出多种旅游主题,进而通过收集数据浅析其发展弱势原因,用以了解目前旅游类公众号发展现状并提出相关建议。

摘要： 随着素质教育和课程改革的深入发展,当下社会对学校教学的要求也逐渐从传统的模式中脱离出来,不再以简单的知识考查为本位,而是更加强调能力的锻炼和提升.这种变化就要求相应的教学主体,也应当从传统的思维模式中寻求改革与创新,要顺应当下学校考核的主流趋势.而大学英语四级作为审查学生英语基础知识和应用技能的重要形式,在这种情况下也应当受到更加高度的重视和关注,特别是就其翻译段落而言,要尤为强调旅游这一板块的训练.本文将以大学英语四级为出发点,重点就其同旅游的相关主题进行论述,并阐述其翻译特点,提出相应的对策和方法.

摘要： 2018年11月4日,“山地公园省·多彩贵州风”2018冬季度假旅游主题推介活动在上海启动仪式,贵州省送出“冬季康养大礼包”,邀请全国人民到贵州,相逢一段冰雪奇缘.

摘要： 本发明公开了一种基于动态主题模型和矩阵分解的旅游景点推荐方法，通过分析用户在不同时间间隔内的旅行历史信息获得用户旅行偏爱的变化，为用户提供细粒度的旅游推荐服务。方法首先从社交网络中获取数据集的信息。其次，利用动态主题模型从用户历史信息中挖掘用户和景点的隐式特征信息。再次，通过对数据集分析，挖掘用户和景点的显式特征信息，并结合用户和景点的隐式特征信息获得用户‑用户和景点‑景点相似性信息。最后，利用带有联合正则项的矩阵分解方法融合用户‑用户和景点‑景点的相似性信息。该方法能够获得用户的旅行偏爱的变化，为用户推荐合适的旅游景点。

摘要： 本发明涉及一种基于主题的旅游本体构建方法，属于旅游信息化领域。该方法步骤为：通过对各大旅游网站进行旅游景点描述性文字的爬虫爬取数据，并进行去重去噪后，对文本分词；训练文档主题生成模型，得到文档‑主题矩阵，并提取出主题，作为兴趣点；通过词语相关性得出所述主题之间的关联度，然后将兴趣点再次归为大主题，作为本体的一级类；根据分词产生的关键词进行人工筛选后，选出旅游项目，放到对应景点下；利用信息熵进行主题划分效果的评判；最后进行本体的构建。本发明考虑了地域、最佳游玩季节、推荐游玩时长、价格等因素，并且具体到旅游项目，可以用于旅游推荐网站导航，旅游线路动态规划，旅游信息扩展搜索。

摘要： 增强BTM主题模型主题词语义相关性和主题凝聚度方法,属于文本挖掘和机器学习的交叉领域，包括下述内容：（1）文本语料获取以及预处理；（2）词向量模型构建；（3）BTM主题模型的建模；（4）词语之间语义相关性计算；（5）结合双词语义相关的主题模型的建模。本发明的双词扩展的主题模型在主题凝聚度TC值以及Js距离值上都比传统的主题模型有明显的提高。

摘要： 本发明提供了基于主题的旅游产品分类方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：获得基于目的地的文本数据集合；基于文本数据集合进行特征词提取，进行词嵌入表示模型训练，获得特征词的向量；进行基于特征词的加权计算，获得该目的地和各主题的相关度。本发明能够大幅度降低标注的人工成本，快速有效地得到文本相关主题，且具有易扩展的特性，可以得到考虑相关度和热度的综合得分，从而可以进行目的地的推荐。

摘要： 本发明属于旅游信息服务技术领域，具体涉及基于主题多样性的旅游景点动态推荐方法及装置。本发明公开了基于主题多样性的旅游景点动态推荐方法，包括以下步骤，S101：收集游客基础信息及扩展信息，S102：收集景点的基础信息，S103：度量游客自身偏好变化，S104：度量考虑社交关系及潮流趋势导致的游客偏好变化，S105：游客预测评分计算，S106：正式推荐景点生成，S107：评估游客预测评分的综合性能；本发明能够面向游客实现考虑多样性的动态个性化旅游景点推荐，进而提升旅游景点的推荐效果；本方法在进行景点推荐时具有最高的精度，因而具有优良的性能。

摘要： 本发明涉及一种基于主题序列模式的旅游产品推荐方法，试图通过在线旅游网站点击日志的挖掘产生推荐列表。首先，从页面语义描述文本中挖掘主题，以在泛化层面捕捉用户行为模式；其次，从页面访问时间序列数据中挖掘频繁序列模式及其候选产品集，形成序列模式库；最后，提出马尔科夫n‑gram模型，完成用户实时点击流与模式库匹配计算，为了提升在线匹配计算的效率，设计一种新的多叉树数据结构PSC‑tree用于存储历史模式库，并与在线计算模块无缝衔接。本发明的SECT推荐引擎，不但在性能上比传统推荐算法更有优势，而且能有效提升冷启动用户和长尾物品的推荐率和准确率。

摘要： 本发明涉及一种基于主题的旅游本体构建方法，属于旅游信息化领域。该方法步骤为：通过对各大旅游网站进行旅游景点描述性文字的爬虫爬取数据，并进行去重去噪后，对文本分词；训练文档主题生成模型，得到文档‑主题矩阵，并提取出主题，作为兴趣点；通过词语相关性得出所述主题之间的关联度，然后将兴趣点再次归为大主题，作为本体的一级类；根据分词产生的关键词进行人工筛选后，选出旅游项目，放到对应景点下；利用信息熵进行主题划分效果的评判；最后进行本体的构建。本发明考虑了地域、最佳游玩季节、推荐游玩时长、价格等因素，并且具体到旅游项目，可以用于旅游推荐网站导航，旅游线路动态规划，旅游信息扩展搜索。

摘要： 本发明公开了一种基于动态主题模型和矩阵分解的旅游景点推荐方法，通过分析用户在不同时间间隔内的旅行历史信息获得用户旅行偏爱的变化，为用户提供细粒度的旅游推荐服务。方法首先从社交网络中获取数据集的信息。其次，利用动态主题模型从用户历史信息中挖掘用户和景点的隐式特征信息。再次，通过对数据集分析，挖掘用户和景点的显式特征信息，并结合用户和景点的隐式特征信息获得用户‑用户和景点‑景点相似性信息。最后，利用带有联合正则项的矩阵分解方法融合用户‑用户和景点‑景点的相似性信息。该方法能够获得用户的旅行偏爱的变化，为用户推荐合适的旅游景点。

摘要： 本发明提出一种产生主题网页与主题会议室的方法，特别是一种依主题产生主题网页及主题会议室的方法。本发明的方法可以搜寻复数个目标网站中的网络内容，并产生一主题网页，以供用户可以在浏览该主题网页时获得与该主题相关的许多内容。本发明的方法还可以于主题网页上提供一公用主题会议室或一个人主题会议室的联机方式，以便于浏览主题网页的用户们可以在公用主题会议室或个人主题会议室中进行社交沟通。

摘要： 增强BTM主题模型主题词语义相关性和主题凝聚度方法,属于文本挖掘和机器学习的交叉领域，包括下述内容：（1）文本语料获取以及预处理；（2）词向量模型构建；（3）BTM主题模型的建模；（4）词语之间语义相关性计算；（5）结合双词语义相关的主题模型的建模。本发明的双词扩展的主题模型在主题凝聚度TC值以及Js距离值上都比传统的主题模型有明显的提高。