京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
"大数据+人工智能"梦想旅行带你自由飞
都说,人的一生中至少要有两次冲动,一场为奋不顾身的爱情,以及一次说走就走的旅行。
冲动的爱情不见得人人都会遇到,但是说走就走的旅行绝对会是你人生中要经历的一抹色彩。对于80、90,甚至是00后这些中青年来说,自由行往往是勇气、青春、浪漫的象征,“世界那么大,我想去看看,”再也不是一句空话,背起行囊说走就走已经成为了一种新时尚。
对自由行的憧憬总是美好的,但是往往会有一些小事件会把你拉回到现实,除了语言不通这样的尴尬境地外,还存在着出行工具不够完善的行业短板。
对于自由行用户来说,出境前往往会花费大量时间去做规划,了解行程等,但是因为游记信息的有限或者是时效性,“囧”态就会时常发生,比如说,遭遇了迷路,又比如说出行前做足了功课要去心仪的美食店,结果店门却没开……这种尴尬的境遇真的会给旅行体验大打折扣。
驴友们肯定会希望有那么一款神器:“上知天文,下晓地理……”在旅行信息获取渠道匮乏的情况下解决用户痛点,那么,如何才能将大量的旅行数据整合到一起?如何才能让用户摆脱厚重的游记,轻便快捷随时随地获取有效信息?
“这就需要大数据技术以及之上的人工智能技术来提供智能化解决方案。”梦想旅行CEO郭宁如是表示。
在创立梦想旅行之前,郭宁曾在阿里任职总监,主要负责阿里B2B的搜索和广告的算法的业务,之后在360担任高级总监,继续在搜索广告和大数据领域耕耘,技术优势很足,而合作人则是在产品方面有着很大作为,曾在腾讯、360任职产品总监。对于梦想旅行来说,技术可以说是他们的核心优势。
你可以简单的把梦想旅行理解为是旅途中的“智能小管家”。与携程、去哪儿、蚂蜂窝、穷游这种行前准备不同的是,梦想旅行主要是做行中安排,同时可以说对于行中决策这一块,仍然存在着较大的市场空白。梦想旅行正是从这里切入,除了通过大数据将游记碎片化帮助用户做决策外,还基于LBS技术,将信息服务位置化,而这一切全是基于机器学习。通过对全网大数据的挖掘、大数据知识的图谱分析以及智能自动行程规划的安排,将旅行体验大幅度提升。梦想旅行通过不断的抓取全网的一切可能数据,从而实现分钟级的数据更新。为了有更好的体验,梦想旅行细化了很多标签,举个例子:比如说餐饮,可以细致到里面卖什么菜;逛街,会具体到品牌店铺,通过数据挖掘,知识图谱会变得非常巨大。基于知识图谱建立的梦想旅行还可以实现智能自动行程规划,只要你输入大致方向,就可一键生成最适合你的方案。
“我们会找出和用户拥有相似消费习惯、相同标签的人喜欢的路线,再配合用户的个性化数据,即刻创建行程单。”郭宁如是表示,“本质上,梦想旅行就相当于帮用户看了几十万篇游记,然后再帮用户量身定制行程的智能小管家。
据郭宁介绍,截至目前梦想旅行已经覆盖了全球 400 个热门城市、70多个国家,超过百万的用户使用量,以及上亿条点评的收录,涵盖了餐饮、购物、景点、娱乐、租车、酒店等大量信息,及来自真实用户的点评数据。而这些数据都是通过不断优化的爬虫算法,大量收集来自社交网络、平台官网、百科词条、垂直社区等互联网开放数据,并按照地理位置对各信息点进行去重合并,来提高数据的完整性和丰富度。同时采用机器学习技术,挖掘用户评论数据的深层信息,对数据进行结构化和层次化加工,来提升数据的准确性和可利用率。
用郭宁的话来讲就是“我们服务覆盖到城市的每一个景点,在景点周围的一公里都有你喜欢的店。只要到了当地,保证你哪怕只是想去酒店周围的便利店,或者买瓶啤酒或是想吃街边推车卖的面线都是可以找到的。”
梦想旅行通过“大数据+人工智能”的方式为用户提供在境外旅游途中所需的各种信息,让“说走就走”不再成为一句空话。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16