По следам туристов: прогнозирование маршрутов с помощью скрытых моделей

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет предсказывать посещаемые туристами места, анализируя их прошлые перемещения и выявляя закономерности в их поведении.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Скрытые марковские модели демонстрируют способность к прогнозированию, раскрывая закономерности в динамике систем и позволяя предвидеть их будущее состояние.

В статье представлен метод, использующий скрытые марковские модели и грамматический вывод для анализа последовательностей посещений и прогнозирования туристических маршрутов на основе больших данных.

В условиях растущей популярности социальных сетей анализ поведения туристов становится все более актуальной задачей, однако традиционные методы часто не позволяют эффективно учитывать последовательность их перемещений. В данной работе, посвященной теме ‘Hidden markov model to predict tourists visited place’, предложен новый подход, основанный на скрытых марковских моделях и алгоритмах грамматического вывода, для прогнозирования маршрутов туристов на основе анализа исторических данных об их посещениях. Предложенный метод позволяет адаптироваться к большим объемам данных и формировать гибкую модель поведения, применимую для поддержки принятия решений в сфере туризма. Не откроет ли это новые возможности для персонализации туристических услуг и оптимизации городской инфраструктуры?

Временные Потоки: Прогнозирование Мобильности Туристов

Точное прогнозирование перемещений туристов имеет решающее значение для эффективного распределения ресурсов и создания персонализированного опыта путешествий. Неспособность предвидеть туристические потоки может привести к перегрузке инфраструктуры — от отелей и транспортных сетей до достопримечательностей — и, как следствие, к снижению качества обслуживания и негативным впечатлениям у посетителей. В свою очередь, точные прогнозы позволяют оптимизировать работу туристических объектов, заранее планировать поставки, адаптировать предложения и обеспечивать своевременное реагирование на меняющиеся потребности гостей. Более того, понимание паттернов перемещения туристов открывает возможности для разработки индивидуальных маршрутов, рекомендаций и предложений, повышая удовлетворенность и лояльность путешественников, а также способствуя устойчивому развитию туристической отрасли.

Традиционные методы прогнозирования туристической мобильности часто оказываются неэффективными из-за упрощенного подхода к поведению путешественников. Они, как правило, рассматривают перемещения туристов как независимые события, не учитывая последовательность посещаемых мест и влияние предыдущих действий на будущие. Например, выбор отеля может зависеть от ранее посещенных достопримечательностей, а последующие экскурсии — от погодных условий или отзывов других туристов. Неспособность уловить эти сложные взаимосвязи приводит к неточным прогнозам, затрудняя эффективное распределение ресурсов, таких как транспорт и размещение, и препятствуя созданию персонализированного опыта для каждого путешественника. Поэтому, для достижения более точных результатов, необходимо разрабатывать модели, учитывающие динамику и последовательность действий туристов, рассматривая их перемещения как единую, взаимосвязанную цепочку событий.

Использование обширных источников данных, таких как статистические базы Всемирной туристской организации и отзывы пользователей платформы Tripadvisor, открывает новые возможности для повышения точности прогнозирования туристических потоков. Эти данные, включающие информацию о направлениях, предпочтениях, сезонности и отзывах о качестве обслуживания, позволяют создавать более сложные и реалистичные модели поведения туристов. Анализ этих массивов информации, с применением современных методов машинного обучения, дает возможность не только предсказывать общие тенденции, но и выявлять индивидуальные паттерны перемещения, что, в свою очередь, способствует оптимизации распределения ресурсов и созданию персонализированных туристических предложений. Такой подход позволяет перейти от статистических обобщений к детальному пониманию потребностей каждого путешественника, существенно повышая эффективность управления туристической отраслью.

Скрытые Марковские Модели: Вероятностный Фреймворк

Для моделирования поведения туристов используется скрытая марковская модель (СММ), в которой местоположения туристов рассматриваются как скрытые состояния $s_t$, а их отзывы — как наблюдаемые действия $o_t$. В рамках данной модели, последовательность посещенных мест формирует скрытую траекторию, в то время как последовательность отзывов представляет собой наблюдаемую последовательность, связанную с этой траекторией. Каждое местоположение соответствует одному из скрытых состояний, и вероятность перехода между этими состояниями определяет вероятность перемещения туриста из одного места в другое. Таким образом, СММ позволяет представить поведение туриста как вероятностную последовательность переходов между скрытыми состояниями, отражающими его перемещения.

Модель скрытых марковских процессов (Hidden Markov Model, HMM) позволяет оценивать вероятность переходов туриста между различными локациями. Основываясь на последовательности посещенных мест, HMM вычисляет вероятность посещения определенной локации в будущем, учитывая историю перемещений. Вероятность перехода между локациями $P(L_t | L_{t-1})$ является ключевым параметром модели, определяющим предсказательную способность системы. Например, если турист посетил локацию A, модель оценивает вероятность перехода в каждую из возможных локаций B, C, D и т.д., основываясь на статистике переходов, полученной из данных о поведении других туристов.

Эффективность модели скрытых марковских цепей напрямую зависит от точности определения вероятностей переходов между состояниями (локациями) на основе наблюдаемых данных. Для этого требуется надежный метод обучения, способный оценить эти вероятности $P(s_t | s_{t-1})$ с высокой степенью достоверности. Методы обучения, такие как алгоритм Баума-Велша (вариация алгоритма EM), используются для итеративного уточнения вероятностей переходов и эмиссии на основе последовательности наблюдаемых действий (отзывов), стремясь к максимизации правдоподобия наблюдаемых данных. Недостаточная точность оценки этих вероятностей приводит к снижению предсказательной силы модели и неверной интерпретации поведения туристов.

Преобразование стохастического автомата в скрытую марковскую модель позволяет использовать вероятностные методы анализа и моделирования.

Выявление Туристических Паттернов с Использованием Грамматического Вывода

Метод грамматического вывода позволяет автоматически определять закономерности в последовательностях перемещений туристов. Вместо ручного анализа данных о маршрутах, алгоритмы грамматического вывода способны извлекать скрытые структуры, описывающие типичные траектории и переходы между точками интереса. Это достигается путем построения формальной грамматики, которая описывает допустимые последовательности посещения мест, и последующего обучения этой грамматики на основе наблюдаемых данных о перемещениях туристов. Результатом является модель, способная предсказывать наиболее вероятные маршруты и выявлять аномальные или нетипичные траектории.

Для эффективного представления и анализа частоты различных туристических маршрутов используется Дерево Частотных Префиксов. Эта структура данных позволяет компактно хранить последовательности посещенных локаций, где каждый узел представляет собой префикс маршрута, а вес узла отражает частоту его появления в наборе данных. Дерево позволяет быстро идентифицировать наиболее распространенные паттерны перемещения туристов, а также выявлять менее часто встречающиеся, но потенциально значимые маршруты. Эффективность достигается за счет хранения только уникальных префиксов и их частоты, что значительно снижает объем требуемой памяти и время обработки по сравнению с хранением полных последовательностей.

Алгоритм Relaxed Alergia применялся для объединения узлов в Дереве Частотных Префиксов, что привело к формированию модели, состоящей из 37 узлов. Процесс объединения узлов основывается на анализе частоты встречаемости последовательностей перемещений туристов. Узлы, представляющие схожие или часто встречающиеся паттерны, объединяются для снижения сложности модели и повышения её обобщающей способности. Итоговая модель с 37 узлов представляет собой сжатое представление наиболее распространенных маршрутов и последовательностей посещения достопримечательностей, выявленных на основе данных о перемещениях туристов.

Алгоритм Баума-Велша используется для уточнения параметров модели, полученной после применения алгоритма Relaxed Alergia. Данный итеративный алгоритм основан на принципе максимального правдоподобия, стремясь к нахождению таких значений параметров, при которых вероятность наблюдаемых последовательностей перемещений туристов достигает максимума. В процессе обучения алгоритм переоценивает вероятности переходов между узлами в Frequency Prefix Tree, а также вероятности эмиссии конкретных точек интереса из каждого узла, до тех пор, пока изменения этих параметров не станут незначительными. Это обеспечивает более точное представление о типичных маршрутах туристов на основе имеющихся данных.

Алгоритм Relaxed Alergia объединяет и сворачивает данные для оптимизации процесса.

Парижские Туристические Данные: Валидация и Точность

Для анализа данных о перемещениях туристов в Париже была применена скрытая марковская модель (HMM), предварительно обученная методом грамматического вывода. В качестве входных данных использовались 11 471 последовательностей, полученных из общего объема 1 063 447 отзывов. Данный подход позволил выделить вероятностные паттерны поведения туристов, отражающие их предпочтения и маршруты по городу. Использование грамматического вывода для обучения модели обеспечило ее способность к адаптации к сложным и изменчивым данным, полученным из отзывов, что, в свою очередь, повысило точность прогнозирования туристических потоков.

Модель, основанная на скрытых марковских процессах, продемонстрировала высокую точность прогнозирования перемещений туристов по городу. Анализ данных, полученных из более чем миллиона отзывов, позволил с высокой степенью вероятности определить наиболее популярные маршруты и точки притяжения. Это стало возможным благодаря способности модели учитывать вероятностные переходы между различными локациями, предсказывая, куда туристы направятся в следующий момент времени. Точность прогнозирования была подтверждена путем сравнения предсказанных перемещений с реальными данными, что свидетельствует о потенциале использования подобного подхода для оптимизации туристической инфраструктуры и улучшения обслуживания посетителей.

Первоначальная оценка точности предсказаний модели, основанная на метрике средней абсолютной процентной ошибки ($MAPE$), демонстрировала значение в 20.8%. Однако, после обновления скрытой марковской модели ($HMM$) и повторной тренировки на полном наборе данных о парижских туристах, данный показатель существенно снизился до 8.9%. Такое значительное улучшение подтверждает эффективность подхода, использующего вероятностное моделирование и машинное обучение для анализа перемещений туристов, а также указывает на важность качественной подготовки и актуализации данных для повышения точности прогнозов.

Полученные результаты демонстрируют значительный потенциал применения вероятностного моделирования и машинного обучения для оптимизации управления туристическими потоками и персонализации обслуживания. Возможность точного прогнозирования перемещений туристов в пределах города открывает новые перспективы для более эффективного распределения ресурсов, улучшения инфраструктуры и создания индивидуальных предложений, адаптированных к предпочтениям каждого посетителя. Такой подход позволяет не только повысить уровень удовлетворенности туристов, но и способствовать устойчивому развитию туристической индустрии, учитывая потребности как самих путешественников, так и городской среды. Использование подобных моделей, основанных на анализе больших данных, представляет собой перспективное направление для повышения конкурентоспособности туристических направлений и создания более привлекательного и комфортного опыта для гостей.

Представленное исследование демонстрирует, что анализ последовательностей посещений туристами различных мест позволяет выявлять скрытые закономерности и прогнозировать их дальнейшие перемещения. Подобный подход к обработке больших данных, основанный на моделях Маркова, напоминает естественные процессы эрозии и восстановления, где технический долг в инфраструктуре аналогичен постепенному износу, а стабильная работа системы — редкой фазе гармонии. Как отмечал Марвин Мински: «Лучший способ предвидеть будущее — создать его». Данная работа, стремясь к гибкому инструменту для управления туристическим потоком, фактически создает основу для более предсказуемого и, следовательно, управляемого будущего в сфере туризма.

Что дальше?

Представленный подход, использующий скрытые марковские модели для предсказания перемещений туристов, лишь констатирует очевидное: любая последовательность несет в себе отпечаток прошлого, а попытки её экстраполяции — это всегда игра с вероятностью. Модель, несомненно, способна адаптироваться к большим объемам данных, однако сама природа туристических потоков предполагает изменчивость, неподвластную строгим алгоритмам. Не стоит забывать, что каждая абстракция, даже самая элегантная, несет груз упрощений, и предсказание — это не отражение реальности, а её временная проекция.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на повышении точности предсказаний, а на понимании факторов, вызывающих отклонения от модели. Важнее не предсказать, куда пойдет турист, а понять, почему он меняет свои планы. Устойчивость системы не в её способности предвидеть будущее, а в её способности адаптироваться к непредсказуемым изменениям. Медленные, постепенные изменения в алгоритмах, учитывающие контекст и нелинейность человеческого поведения, представляются более перспективными, чем погоня за кратковременной точностью.

В конечном итоге, ценность данной работы заключается не в самой модели, а в осознании её временности. Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Время — не метрика, а среда, в которой существуют системы, и только те, что способны к эволюции, выживают.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.19465.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-26 17:29