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
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19