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基于AGNES聚类算法的文化旅游景点挖掘与决策模型

Cultural Tourism Attraction Mining and Decision-making Model based on AGNES Clustering Algorithm

作者:周啸,潘娟,周星汉
单位:乐山职业技术学院
基金项目:眉山市哲学社会科学重点研究基地——三苏文化研究中心项目(基于AGNES聚类算法的眉山市三苏文旅数据挖掘与空间决策体系构建,SS25ZC012),乐山市哲学社会科学规划项目(基于“人工智能+文旅”创新融合模式的乐山非遗文化旅游空间决策模型构建,SKL2025B12)
卷期:2026年10月-2卷10期
通讯作者:周啸
页码:57-62
发布时间:2026-10-05
总浏览量:199

摘要

本文以眉山三苏文化旅游及相关文旅景点为研究对象,在深度分析文化旅游研究现状的基础上构建了人工智能聚类算法与旅游推荐融合机制,将人工智能聚类算法引入旅游研究,为游客推荐匹配兴趣需求的文化旅游资源。首先分析了研究目标与决策思路,将人工智能技术融入旅游研究,对三苏文旅资源的属性和空间结构进行挖掘,将智能优化算法与旅游线路决策相融合。其次,构建了三苏文旅资源空间分布模型、基于人工智能聚类算法的三苏文旅资源特征属性挖掘模型、基于空间可达的三苏文旅资源空间属性挖掘模型、基于兴趣匹配的三苏文旅资源推荐模型和三苏文化旅游线路规划与决策方案。最后,分析了三苏文化旅游景点挖掘与决策的应用领域,为游客和旅游管理部门规划旅游线路提供决策支持。

关键词

人工智能;聚类算法;文化旅游;景点挖掘;旅游决策

Abstract

This paper takes Sansu cultural tourism and related cultural tourist attractions in Meishan as the research object. On the basis of an in-depth analysis of the current status of cultural tourism research, it constructs an integration mechanism combining artificial intelligence clustering algorithms and tourism recommendation. By introducing artificial intelligence clustering algorithms into tourism research, the system can recommend cultural tourism resources matching tourists’ interest demands. Firstly, the research objectives and decision-making ideas are analyzed. Artificial intelligence technology is integrated into tourism research to explore the attributes and spatial structure of Sansu cultural tourism resources, and intelligent optimization algorithms are combined with tourism route decision-making. Secondly, five models and schemes are established: the spatial distribution model of Sansu cultural tourism resources, the feature and attribute mining model of Sansu cultural tourism resources based on artificial intelligence clustering algorithm, the spatial attribute mining model of Sansu cultural tourism resources based on spatial accessibility, the Sansu cultural tourism resource recommendation model based on interest matching, and the planning and decision-making scheme of Sansu cultural tourism routes. Finally, the application fields of cultural tourist attraction mining and decision-making are analyzed to provide decision support for tourists and tourism administrative departments in tourism route planning.

Keywords

Artificial intelligence; Clustering algorithm; Cultural tourism attraction mining; Tourism decision-making

引用本文

周啸,潘娟,周星汉. 基于AGNES聚类算法的文化旅游景点挖掘与决策模型[J]. 人文与社会科学学刊. 2026, 2 (10): 57-62. DOI: 10.70693/202609119521.

APA引用

周啸, 潘娟, 周星汉. (2026). 基于AGNES聚类算法的文化旅游景点挖掘与决策模型. 人文与社会科学学刊, 2 (10), 57-62. https://doi.org/10.70693/202609119521

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