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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
申请日：2021-05-31
公开（公告）日：2024-03-08
公开（公告）号：CN113344747B
主分类号：G06Q50/14
分类号：G06Q50/14;G06Q10/0639;G06F18/2415
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.03.08#授权;2021.09.21#实质审查的生效;2021.09.03#公开
摘要：本发明涉及旅游景点吸引力评估领域，更具体的说是一种基于潜分类Logit模型的旅游景点吸引力评估方法，步骤二：比较不同分类数的赤池信息准则和贝叶斯信息准则，选取以上两种指标均最小的类别数作为最佳分类数n；步骤三：利用最佳分类数n和似然函数，使用最大似然估计算法计算游客属性影响参数和景点属性影响参数；步骤四：将游客属性影响参数和景点属性影响参数代入潜分类Logit模型计算得到游客选择备选景点的条件概率和游客属于某潜在类的概率，对以上概率求积得到游客选择不同景点的概率；根据赤池信息准则和贝叶斯信息准则对游客进行分类，克服了人为分类的随意性；可以反映游客的人口统计学属性对景点吸引力评估的影响。
主权项：1.一种基于潜分类Logit模型的旅游景点吸引力评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤一：对游客进行预分类，列出游客选择景点的似然函数，计算赤池信息准则和贝叶斯信息准则；步骤二：比较不同分类数的赤池信息准则和贝叶斯信息准则，选取以上两种指标均最小的类别数作为最佳分类数n；步骤三：利用最佳分类数n和似然函数，使用最大似然估计算法计算游客属性影响参数βs和景点属性影响参数ηs；步骤四：将游客属性影响参数βs和景点属性影响参数ηs代入潜分类Logit模型计算得到游客选择备选景点的条件概率和游客属于某潜在类的概率对以上概率求积得到游客选择不同景点的概率；游客选择备选景点的条件概率为： yi表示游客选择的备选景点yi＝1,2,…,J；si表示游客属于的潜在类si＝1,2,…,S；Xij表示对景点选择有影响的自变量，即景点门票、预计游玩时间和旅游机会可达性；βs表示潜在类s中自变量Xij的系数；游客属于某潜在类的概率为： Di表示对游客属性变量，即性别、年龄和收入；ηs表示潜在类s中决策者属性变量Di的系数；游客选择不同景点的概率为： Pyi＝j表示游客i选择备选景点j的概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于潜分类Logit模型的旅游景点吸引力评估方法
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