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申请/专利权人：青岛漫斯特数字科技有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，特别涉基于人工智能的旅游服务信息推送方法及系统，包括：收集用户信息，并基于收集到的用户信息构建用户画像；获取待推荐信息，从待推荐信息中提取关键特征，与用户画像进行匹配，将与用户画像匹配的待推荐信息构成原始信息库；筛选原始信息库，将原始信息库分为有效信息集和多个无效信息集，将有效信息集内的待推荐信息，推送到用户终端，并接收反馈；所述待推荐信息包括视频信息、文字信息、音频信息中的一种或者多种所。本发明对推送信息进行进一步的筛选，保证其质量和参考价值。

主权项：1.基于人工智能的旅游服务信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：收集用户信息，并基于收集到的用户信息构建用户画像；获取待推荐信息，从待推荐信息中提取关键特征，与用户画像进行匹配，将与用户画像匹配的待推荐信息构成原始信息库；筛选原始信息库，将原始信息库分为有效信息集和多个无效信息集，将有效信息集内的待推荐信息，推送到用户终端，并接收反馈；具体为：从原始信息库中获取旅游视频信息；通过滑动窗口从旅游视频中提取多个视频帧；将视频帧输入到训练好的CNN模型中，通过CNN模型将视频帧与原创视频库中的图像进行比较，识别旅游视频是否是原创视频，具体为：使用TensorFlow或PyTorch构建一个CNN模型；所述CNN模型包括多个卷积层、池化层和全连接层；从原创视频库中获取多个原创图像数据；从网络上获取多个对应的非原创视频的图像数据；将原创图像数据进而非原创视频的图像数据构成图像样本集，并将图像样本集分为训练集和验证集；使用训练集训练CNN模型，使用交叉熵损失函数和优化器来最小化CNN模型的损失，CNN模型的输出为图像为原创视频的概率值；设定比较阈值，当|-|≥0，则判断是原创视频；将获取到的多个视频帧输入到训练好的CNN模型内，判断是否是原创视频；将识别为原创视频的旅游视频归类为有效信息集；将识别为非原创视频的旅游视频归类为无效信息集；所述待推荐信息包括视频信息、文字信息和音频信息中的一种或者多种，所述有效信息集包括原创视频、原创文字和原创音频中的一种或者多种，所述无效信息集包括非原创视频、非原创文字、非原创音频中的一种或者多种。

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