[论文解读] Artificial Intelligence Systems applied to tourism: A Survey

Luís Duarte, Jonathan Torres+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 27, 2020

Recommender Systems and Techniques参考文献 21被引用 4

一句话总结

本综述探讨了人工智能在旅游领域的应用，重点关注个人代理、人流预测、推荐系统以及地理空间数据可视化。它识别了当前趋势、关键系统以及新兴的AI驱动解决方案，这些方案可提升旅游服务的互动性、准确性及主动问题预防能力。

ABSTRACT

Artificial Intelligence (AI) has been improving the performance of systems for a diverse set of tasks and introduced a more interactive generation of personal agents. Despite the current trend of applying AI for a great amount of areas, we have not seen the same quantity of work being developed for the tourism sector. This paper reports on the main applications of AI systems developed for tourism and the current state of the art for this sector. The paper also provides an up-to-date survey of this field regarding several key works and systems that are applied to tourism, like Personal Agents, for providing a more interactive experience. We also carried out an in-depth research on systems for predicting traffic human flow, more accurate recommendation systems and even how geospatial is trying to display tourism data in a more informative way and prevent problems before they arise.

研究动机与目标

• 考察当前旅游领域人工智能系统的发展现状，尤其关注个性化与互动性。
• 识别尽管在其他领域广泛应用，旅游行业在人工智能采纳方面仍存在的差距。
• 分析关键的人工智能驱动系统，如个人代理、人流预测模型及推荐引擎。
• 评估地理空间技术如何提升旅游数据可视化与主动决策能力。
• 为研究人员和从业者提供一份全面且最新的旅游领域人工智能应用综述。

提出的方法

• 系统性回顾现有旅游应用中的人工智能系统及关键研究成果。
• 分析专为实现互动性、以用户为中心的旅游体验而设计的个人代理。
• 研究利用人工智能技术预测人流的模型。
• 调查用于旅游内容与服务的AI驱动推荐系统。
• 回顾提升可视化效果与旅游领域早期问题检测能力的地理空间数据集成方法。

实验结果

研究问题

• RQ1 目前旅游领域主要使用哪些人工智能应用？
• RQ2 人工智能驱动的个人代理在提升旅游互动性与个性化方面发挥何种作用？
• RQ3 人工智能在预测旅游区域人流方面能达到何种程度，能否支持主动管理？
• RQ4 旅游推荐系统如何利用人工智能提升准确度与相关性？
• RQ5 地理空间人工智能在提升旅游数据可视化与解读方面有哪些方式？

主要发现

• 旅游领域的人工智能系统正日益聚焦于个人代理，以提供更具互动性与定制化的体验。
• 针对人流的预测模型正在开发中，以期在拥堵发生前进行预测与缓解。
• 旅游推荐系统正借助人工智能不断发展，以提升准确度与用户满意度。
• 地理空间人工智能正推动旅游数据可视化更加信息丰富且更具行动指导意义。
• 尽管已取得进展，旅游行业在人工智能采纳方面仍落后于其他行业，表明存在巨大的研究与开发潜力。