本文是一篇软件工程论文，本文考虑实际生活中出行用户的需求，通过超图学习与多目标进化相关理论，研究了下一交互POI预测推荐问题，并对多目标旅游路线规划问题进行分析研究。
1 绪论
1.1 研究背景与意义
近年来人们的经济条件和物质生活水平得到了显著提升。在这一背景下，旅游已经从一种奢侈活动转变为广受欢迎的休闲方式。图1-1详尽地展示了从2012年到2023年期间，我国国内旅游人数以及相应旅游收入的统计数据。通过深入分析此图表可以发现，在2012年至2019年的时间段内，我国的国内旅游人数和旅游总收入均表现出稳定的增长态势，且增长势头日趋强劲。然而，新冠疫情的爆发对旅游业造成了前所未有的冲击。特别是在2020年至2022年期间，旅游人次和旅游收入均出现了大幅下降。幸运的是，随着2022年底国内逐渐恢复正常的管理状态，旅游业也开始走上了复苏之路。根据国家统计局在2023年12月29日公布的数据，观察图1-1可以看到旅游市场正在逐步恢复其往日的活力和繁荣。具体来说，旅游业增加值达到了39708亿元，旅游产业的增加值已显著增长至4964亿元，这一数值占旅游及相关产业总增加值的比例为11.1%，相较于上一年度，其占比提升了0.6个百分点。尽管旅游产业链中的餐饮、住宿、购物和娱乐等细分领域仍受到疫情带来的负面影响，分别出现了8.7%、5.0%、4.2%和4.1%的降幅，但值得注意的是，旅游相关产业整体仍呈现出积极的增长态势，增长率达到了4.3%，这体现了旅游产业的巨大潜力。
软件工程论文怎么写
............................
1.2 国内外研究现状
1.2.1 超图学习与多目标优化算法理论概述
（1）超图学习理论概述
超图是由顶点和超边组成的图结构的泛化，其中超边能连接任意数量的顶点，超越传统图中仅两个顶点通过一条边连接的限制。超图的这一特性使其在处理实际数据中的复杂相关性时具有显著优势，因为实际数据的相关性往往超越简单的两两关系。超图学习核心在于深入探索数据之间的高阶相关性。相较于传统的图学习方法，超图学习能够突破线性空间的限制，将数据间的复杂关系映射至高维、更为完整的非线性空间，更全面地捕获数据间的复杂关系。超图学习也被用于推荐系统、训练自动驾驶系统或预测社会网络链接。下面介绍几种超图学习相关算法。Feng等人[2]提出了超图神经网络（Hypergraph Neural Network，HGNN）框架，用于通过超图结构编码高阶数据相关性，从而应对复杂数据表示学习的挑战。HGNN将数据结构整合到超图中，提高了数据建模的灵活性。框架中的超边缘卷积运算有效处理数据相关性，使学习过程更高效。HGNN能学习高阶数据结构的隐层表示，成为处理复杂数据关联的通用框架。而后他们团队对原始HGNN进行扩展提出了HGNN+[3]，一个高阶多模态/多类型数据相关建模框架。HGNN+首先通过构建超边缘组来表示每个模态/类型中的高阶相关性。接着采用自适应超边缘群融合策略，将不同模态/类型的关联融合到一个统一的超图中。最后利用新设计的超图卷积方案在空间域中学习通用数据表示。在建模隐式数据相关性时表现优越。Zhang等人[4]提出一种新型自注意图神经网络，能够处理同质和异构超图，尤其是可变大小的超边。这个网络有助于图形表示学习，以揭示复杂的高阶交互。Ding等人[5]提出超图注意网络原理模型用于归纳文本分类。超图注意网络原理模型提出使用文档级超图对文本建模，这不仅能捕获单词的异构高阶上下文信息，还减少计算消耗。并结合双重注意机制，有效捕获超图中的高阶词交互。Xia等人[6]建立了双通道超图卷积网络，将每个会话建模为超图中的超级边缘，通过共享项目构建包含高阶相关性的超图。随后，在超图基础上构建线形图，关注超边缘的连通性来描述会话级关系。该网络从两个图中提取复杂的项目相关性和跨会话信息。为克服数据稀疏性，集成自监督学习至网络中，最大化两个通道学习到的会话表示之间的互信息，从而增强超图建模并提高推荐性能。Wang等人[7]提出基于超图注意力网络会话推荐模型，利用超图注意力网络通过滑动窗口捕获会话上下文，构建超图以模拟项目间复杂关系。超图关注网络聚焦关键项目和上下文窗口，自注意层推断会话意图以生成准确推荐。Li等人[8]提出了带有意图解纠缠的超图神经网络，从相同的角度对可能的兴趣转换进行超图建模，以捕获每个项目交互中的宏观意图和微观意图。该方法将会话序列转换为超图以编码高阶兴趣转换。通过微观层面的意图感知嵌入传播和宏观层面的意图分类学习，实现项目点击下意图的解纠缠。最后将推荐任务和意图分类任务统一在主辅助学习框架下，并进行联合优化，以提升推荐性能和意图解纠缠效果。
......................
2 相关理论与技术
2.1图神经网络
近年来，研究者们围绕图神经网络（Graph Neural Network，GNN）提出了诸多推荐系统相关的研究。在深入探讨这些最新进展之前，理解为何将GNN应用于推荐系统至关重要。一个显而易见的原因是，GNN技术在多个领域的图数据表示学习中已展现出显著的能力[44-45]。应用于推荐系统中的图结构如图2-1所示。例如，如图2-1（a）通过二部图表示用户与兴趣点之间的交互数据，其中边反映了用户与兴趣点的交互关系。同时，历史旅游序列可转化为序列图，其中景点之间通过边相连，如图2-1（b）所示。序列图在处理项目间关系时更为灵活。另外，诸如社会关系图、超图等辅助信息也具有自然的图形结构，如图2-1（c）和图2-1（d）所示。基于推荐系统中数据的多样性和独特性，研究人员针对不同类型的数据特性，已经构建了多种精细化的模型来深入学习和理解这些数据的内在模式。这些模型旨在捕捉数据的本质特征，进而优化推荐效果。与此同时统一的GNN框架为推荐系统的各类任务提供了解决方法。以非顺序推荐为例，其核心在于学习有效的节点表征，即用户/项目表征，进而预测用户偏好。序列推荐则侧重于学习信息图的表征，即序列表征。两者均可通过GNN框架学习。相较于非图形视角，融入附加信息在GNN框架中显得更为便捷与灵活。例如，社交网络可融入“用户—物品”的二部图中，迭代传播过程中可捕捉社会影响与协作信号。此外，GNN能够直接编码“用户—物品”交互的关键协作信号，通过传播过程强化用户/物品表征。
软件工程论文怎么写
................................
2.2超图学习
超图结构通过其超边连接任意数量节点的特性，在表达多对多数据关系上优势显著。神经网络方法已渗透超图学习领域，利用其学习能力研究超图高阶交互关系。算法主要分展开式和非展开式神经网络方法。
2.2.1展开式神经网络方法
展开式超图学习方法特别针对可分解超图，其核心理念在于将复杂的超图结构拆解，进而转化为传统的成对图网络。通过拆解，超图中的高阶交互关系被转化为成对关系，从而可以利用成熟的GNN算法进行处理。在HGNN[2]将复杂的数据相关性通过超图结构进行表示，并设计了一个超边缘卷积运算，这一卷积运算实际上是对星式展开过程的神经网络推广，旨在更有效地利用高阶数据相关性进行表示学习。该框架中超图被定义为????={????,ℰ,????}，其中包括顶点集合????，超边集合ℰ，并为每一条边赋予一个权重值????，????是以边权值为元素的对角矩阵。
2.2.2非展开式神经网络方法
非展开式超图学习方法专为处理不可分解超图而设计，这种方法避免了对超图的拆解，而是直接对其固有结构进行建模。在不可分解超图中，超边内的节点往往表现出紧密的关联性，然而，这些超边内节点的任意子集却缺乏这种强烈的关联性。这种学习方法通过直接建模超图结构，有效地捕捉了节点间的高阶依赖关系。基于自注意力的超图神经网络（Hyper-SAGNN）[4]通过引入自注意力机制来深入挖掘超图中的复杂结构和信息，实现对非均匀异构超图的有效学习。这种方法为处理非均匀异构超图提供了新的视角和有效工具。在Hyper-SAGNN中超图被定义为????=(????,????)，其中????={????1,…,????????}表示节点的集合，????={????????=(????1(????),…,????????(????))表示超边的集合。
..........................
3 基于超图学习的兴趣点预测推荐模型 ......................... 19
3.1 引言 ................................ 19
3.2 问题描述 ..................................... 19
4 多目标旅游路线规划模型 ............................ 29
4.1 引言 ............................ 29
4.2 问题描述及相关定义 ................... 30
5 旅游规划推荐系统设计与实现 ........................ 45
5.1 需求分析 ....................................... 45
5.1.1 可行性分析 ............................. 45
5.1.2 功能性需求 ................................. 46
5 旅游规划推荐系统设计与实现
5.1 需求分析
随着人们生活质量的日益提升，旅游需求也愈发旺盛且多样化，然而，当前旅游信息的繁杂性和无序性给用户带来了极大的困扰，使得用户在做出行决策时感到迷茫和困惑。为了解决这个问题，精心设计了旅游规划推荐系统。该系统凭借先进的数据分析技术，能够深入挖掘用户的历史旅游数据，为用户推荐可能感兴趣的下一个交互点（POI），从而帮助用户更加高效地进行选择，节省时间和精力。同时，该系统还能根据用户的个性化需求，为其量身定制旅游路线规划，确保用户在旅行过程中既能实现成本的有效控制，又能获得良好的旅行体验。
5.1.1 可行性分析
在系统设计开发的过程中，深入的可行性分析是至关重要的一环，它不仅是前期准备的关键步骤，更是确保项目成功的必要条件。此分析旨在全面评估项目在资源、技术、经济以及时间等维度上的可行性，从而降低项目潜在的风险。在着手系统设计之前，聚焦于以下两大核心方面，进行详尽的可行性分析。
（1）技术可行性
在开发旅游规划推荐系统的过程中，后端部分采用了IDEA开发工具、Java编程语言、SpringBoot框架以及MySql数据库等主流技术栈来实现具体功能。与此同时，前端则借助Visual Studio Code开发工具与流行的Vue框架来构建用户界面。用以精心打造用户交互界面。这些工具和框架之所以备受赞誉，源于其卓越的适应性、高度的灵活性和出色的性能表现，它们对开发人员来说无疑是强有力的支持，极大提升了系统开发工作的效率。基于当前软硬件条件的卓越性，旅游规划推荐系统的开发工作得以有条不紊地向前推进。
（2）社会可行性
在旅游业的持续繁荣中，旅游信息数据正经历着爆炸式的增长，形成了一个庞大且错综复杂的信息网络。面对这些激增的信息，用户在进行选择时面临极大的挑战，旅游用户在出行决策辅助方面的需求也相应迅速增长。然而，现有旅游平台在推荐内容上往往缺乏与用户高度相关的兴趣点推荐和路线规划。针对当前旅游规划的复杂性，本文构想并阐述了旅游规划推荐系统，其核心价值在于为用户提供便捷、个性化且品质上乘的服务。该系统不仅使游客能够更为精准、高效地锁定自身兴趣点，进而减少不必要的旅游开支，而且显著提升了整体的旅游体验。因此，从社会层面来看，旅游规划推荐系统展现出了不可忽视的实用价值。
软件工程论文参考
...................
6 总结与展望
6.1 全文总结
随着近年来旅游业的蓬勃兴起，旅游人数激增导致的数据爆炸式增长，使得旅游用户在繁杂的数据海洋中难以迅速筛选出有价值的信息。鉴于旅游需求的日益多元化，当前旅游研究与实践的重点正转向于如何精准地根据用户需求进行兴趣点预测推荐和路线规划，这已成为行业内外广泛关注的焦点。本文考虑实际生活中出行用户的需求，通过超图学习与多目标进化相关理论，研究了下一交互POI预测推荐问题，并对多目标旅游路线规划问题进行分析研究。本文主要研究内容与结论如下：
（1）为了解决当前POI预测方法对POI之间的高阶相关性捕获不足，影响POI准确度的问题。提出了一种基于超图学习的POI预测推荐模型。该模型综合考虑时间、地理、序列等关键因素，优化历史旅游路线超图构建过程，有效捕捉兴趣点预测相关影响因素，并通过多并行超图注意卷积网络的学习捕捉用户历史签到行为中的高阶关系，深入理解用户的意图。具体来说，首先将用户历史旅行路线构建为超图。接着，构建基于不同意图的特定子超图，以捕获用户在旅程中的主要意图。通过子超图的编码，可获取用户在不同意图下的核心偏好，进而实现更精确的下一交互POI预测。通过公开数据集的实验得出，本文优化的超图建模方式有效捕获了POI之间的高阶关系，一定程度上解决预测精度较差的问题，与其他的POI预测推荐模型相比，本模型预测的准确度较高。
（2）旅游路线规划问题中用户往往面临互斥目标间的抉择，这些目标难以同时达到最优，导致决策过程变得复杂，将多目标问题转化为单目标问题求解，这导致生成的路线无法实现多目标均衡最优的问题，本文设计了一种多目标旅游路线规划模型。该模型通过局部启发式搜索和交叉和变异操作加强进化搜索为用户构建用户体验度、行程冗余用时、旅行总费用多目标均衡最优路线集。最后，分别在西安、北京数据集上进行了实验，结果表明，本文提出的模型能够基于用户的约束信息进行规划相应旅游路线，且算法在用户体验度、行程冗余用时、旅行成本多个目标中有均衡且优良的表现。
参考文献（略）