电子商务环境下定制式旅游初探
摘 要
21世纪的今天，生产力不断飙升、物质资源极大丰富。传统意义上的物质生活已经满足不了人们不断膨胀的需求。越来越多的人开始愿意投放更多的精力到享受生活上面来，这就促使旅游业迅速发展成为继能源、重工业等传统行业之后的又一大产业。但是传统旅游业旅行方式单一、行程固定，旅游者通常都以观光旅游景区为主，行程单调枯燥，缺乏增加乐趣的活动内容，游客很少能直接主动的参与其中，严重影响游客的自身体验。这对于作为用户体验至上的旅游业来说无疑是致命伤。现在有一些高端旅游业已经开始发展定制化旅游服务，虽然这个可以使用户体验达到极致，但是他只能针对一些高端客户并不具备普适性。随着互联网和电子商务的飞速发展，线上的旅游业的蓬勃发展也为旅游模式提供了更加广阔的方向。
本论文分析电子商务旅游业兴起以及其发展现状，结合一些国内的旅游业的发展状况。具体分析和介绍定制服务的特性和其未来发展趋势，同时分析飞速发展的电子商务会给定制是旅游带来怎样的便利，最后指出未来定制式旅游可能的发展方向以及问题。
关键词：电子商务，定制，移动电子商务，旅游
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The preliminary exploration of Customized Travel under
the e-commerce environment
ABSTRACT
In the 21st century, with the soaring productivity and the rich material resources, the traditional lifestyle has could not satisfy peoples growing material needs.So more and more people are willing to put energy in the aspect of enjoying life, which create conditions to the tourism industry to become the tremendous industry in the after of energy source and heavy industry.However, the traditional tourism way to travel in a single,fixed schedule. And the tourists usually give priority to with sightseeing tourism scenic spot which is very boring, even though the tourists have no chance to participate in that.All of that disadvantages have a bad influence in visitors own experience. This for tourism as the user experience is supreme is the Achilles heel. Nowadays,there are some high-end tourism have started to develop the customized travel.in the one hand,this way can make the user experience to achieve perfection;but in the other hand,this way don have universal because it is just suitable for the high-end customer. With the rapid development of internet and electronic commerce, online the vigorous development of tourism industry also provides travel patterns with more option.
This paper combined with some domestic development condition to analysis tourism rise and its current situation of the development of e-commerce. A concrete analysis is introduced and the characteristics of the custom service and its development trend in the future, in the meanwhile analysis what convenient will be brought about under the rapid development of electronic commerce.In the paper last pointed out the development direction and problems of the customized travel.
KEY WORDS: e-commerce ,custom ,mobile electronic ,commerce tourism
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目 录
第1章 电子商务与定制式旅游 ................................ 6
1.1 电子商务的发展现状研究 ....................................................................................... 6 1.1.1 传统电子商务 .................................................................................................... 6 1.1.2 新型电子商务模式 ............................................................................................ 7 1.2 定制式旅游 ................................................................................................................ 7 1.2.1 定制..................................................................................................................... 8 1.2.2 定制式旅游业的发展现状 ................................................................................ 9 1.2.3 定制式旅游发展的障碍 .................................................................................... 9
第2章 电子商务环境下的定制式旅游 ......................... 11
2.1 电子商务旅游业 ...................................................................................................... 11 2.1.1 电商旅游业的兴起 .......................................................................................... 11 2.1.2 电子商务旅游业的发展现状 .......................................................................... 11 2.1.3 电子商务旅游业的发展趋势 .......................................................................... 12 2.2 电子商务环境下的定制式旅游 ............................................................................. 12 2.2.1 电子商务环境下的定制式旅游的优势 .......................................................... 13 2.2.2 电商环境下定制旅游的发展现状 .................................................................. 13
第3章 新常态下我国电子商务环境下的定制式旅游 ............. 14
3.1 移动电子商务定制式旅游 ..................................................................................... 14 3.1.1 移动电子商务 .................................................................................................. 14 3.1.2 移动电子商务定制式旅游的服务 .................................................................. 15 3.2 社交平台与定制式旅游 ......................................................................................... 15 3.2.1 社交平台 .......................................................................................................... 15 3.2.2 网络社交平台定制式旅游 .............................................................................. 16
第4章 新常态下定制化旅游的发展趋势和问题 ................. 17
4.1 新常态下定制化旅游的发展趋势 ......................................................................... 17 4.2新常态下定制化旅游发展的不足 ...................................................................... 17
结 论 .................................................. 19 参考文献 .................................................. 20 致 谢 .................................................. 21
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前 言
随着改革开放的深入，我国经济持续发展，基本的物质需要早已满足不来人们的生活。尤其是近几年普通大众的可支配收入迅速增长，普通民众的消费能力激增，人们愿意拿出更多的时间和经历花费到享受生活当中去。因此我国的旅游行业遇到了前所未有有的机遇，为了更好的发掘我国的旅游市场抓住这个机遇更好的迎合消费者的需求，我们只能站在消费着的角度上设计我们新的旅游产品。电子商务旅游业的发展更为旅游业开启了新的模式
同时随着旅游顾客文化素养以及视野等各方面的提高，顾客对旅游的要求自然越来越多，旅游线路大多千篇一律，很多线路和旅游产品一直在原地打转顾客对此屡见不鲜，所以传统的跟团旅游项目没有办法满足他们的要求。跟团旅游线路单一更多的是走马观花，而目前这批客户更需要的是通过购买旅游产品，体验到区别于大众的特殊体验。面对这些更注重用户体验的客户要想满足他们的需要，我们就必须针对他们的需求为他们进行定制化服务。只有这样我满才能满足新用户个性化、多元化、层次化的需求。互联网的强连接性让联接成本急剧降低，尤其是移动互联的兴起，更使用户各异随时随地进行规划联接。如果我们能做到定制化服务，那我们的旅游业将进入一个新的纪元。
互联网尤其是移动互联网的飞速发展使得电子商务以其特有的穿越时空的低廉、便利的承办和广泛传播性参与到旅游业中，电子商务旅游行业的异军突起标志着新型旅游商务模式的产生。Alvin Toffler于1970年提出；在1987年，Stanley Davis首次将大规模和定制概念合成；1993年，美国大规模定制专家Joseph Pine首次对大规模定制进行了系统论述。定制是指按客户需求为客户提供个别的服务，大规模定制是一个综合考虑市场环境影响和产品的客户个性化需求的现代化大批量制造模式(Peters，Saidin)Ill认为服务任务可以在不同的层次上实现组合。国内李靖华(2005)、冯根尧(2006)等进行了探索性研究，分析了大批量定制化服务的二维生成机理。Gunn在1972年提出了旅游系统的概念后，MilI和Morrison(1985)、Gunn(2002)等认为让旅客参与到产品设计过程(即实现定制)【1】。才能够实现旅游消费的总效果最大的目标。互联网的迅速发展让这一切变成了可能。国内冯晓斐在《基于互联网的定制化旅游营销》主要讲述了基于互联网条件下根据庞大的互联网用户数据和互联网的强连接性是定制式旅游营销成为可能，并描述了当时定制服务的一些局限性。林华英在《定制旅游的兴起与发展建议》讲述了在新的时代背景下传统的旅游形式将逐渐没落以及定制旅游兴起
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的原因，同时为新一代的旅游行业发展提出了实质性的建议。阮冬梅在《旅行社定制化旅游产品发展探讨》站在旅行社的角度上讲述了旅行社定制化旅游产品发展的必要性以及针对未来旅行社定制化发展的对策。邹敏在《对旅游业个性定制化营销的探析》 中具体描述了个性定制化营销的特征以及个性定制化营销战略在旅游业中的实施。
本文主要是对电子商务环境下的定制式旅游进行初步的探讨，主要有以下几种研究方法：
1.文献研究法：通过文献的搜集研究掌握研究的基本情况，确定中国旅游业的进本状况
2.跨学科研究法：通过跨学科的研究方法使内容更加丰满，是旅游业的研究不仅停留在旅游产品上，更与科技消费水平等等相关联
3.探索研究法：通过深入探索研究来深入了解定制式旅游的发展状况。 4.个案研究法：针对个别单一的研究对象进行深入具体的研究。
5.对比分析法：对比电子商务发展前后旅游业以及定制旅游的发展状况。
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第1章 电子商务与定制式旅游
1.1 电子商务的发展现状研究
21世纪以来，随着电子信息技术、网络基础设施的不断完善，我国的移动互联网、物联网和云计算等新兴技术得到爆炸式迅猛发展，新技术和新兴智能设备的不断提升。互联网用户呈直线激增，这为我国电子商务的飞速发展奠定了坚实的基础。在过去的十多年里，我国的电子商务经历了从无到有取得了让世界举目的成绩。当前我国的电子商务在以一种新的商业模式变革着我们的传统企业，与我国实体经济迅速融合逐步成长为我国经济发展不可或缺的力量。
根据艾瑞咨询统计的数据显示，从我国的线上整体交易规模来看，自2010年开始，我国的电子商务交易规模以每年超过百分之二十的增长率迅速飙升，到2012年的时候交易规模已经达到8.1万亿元，同比增长速度达到26.3%，到2013年年底，我国电子商务市场交易规模已经突破十万亿关口，当年的交易额达到10.1万亿元，同比增速达到25.2%与2012年相比增速稍缓但是涨势依然喜人，去年我国电子商务市场交易规模达到12.3万亿元，同比增长21.3%较前两年相比增速明显变缓但同时也标志着我国电子商务已经进入了规模发展阶段
【2】
。从我国整体经济发展状况来看，电子商务交易的增速已经远远超过GDP的
增长速度，对我国经济贡献日益明显，电子商务的交易额占GDP的比重逐年递增，已成为拉动我国经济增长不可获取的动力。 1.1.1 传统电子商务
电子商务模式，简单来说就是指在互联网环境中基于一定的电子信息技术基础上运作的商务模式或者说一种盈利的方法。我们一般把单纯在线上进行交易的电子商务模式成为出啊弄得电子商务模式。目前用到最多的电子商务模式主要有以下几种：
第一种，B2B（Business to Business）即企业与企业之间进行电子商务活动。B2B电子商务模式可以说是电子商务的主流，企业通过互联网找到最适合自己交易的上下游厂商进行交易。主要代表有阿里巴巴、慧聪网、中国网库。
第二种，B2C（Business to Customer）即企业与消费者之间的电子商务模式。简单来说B2C就是商家通过运用网络来销售自己的产品售卖给个人消费者。目前最具代表的B2C平台主要有天猫商城、京东商城、聚美优品、唯品会
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等等平台。
第三种模式C2C（Consumer to Consumer）即消费者与消费者之进行交易的电子商务模式【3】。C2C平台就是为交易双方提供一个实现在线交易的的平台，是买卖双方可以在规则内主动自由的进行交易。其中极具代表性的交易平台有淘宝网和eBay网。
传统的电子商务经过十多年的发展已经对传统商业造成前所未有的冲击，从采购、生产到销售以及支付方式等发面对传统企业进行变革。为可以很轻易的提升企业工作效率和让企业享受更加廉价的服务。 1.1.2 新型电子商务模式
随着电信基础设施的不断升级，移动互联网经过不但更新提速。尤其是智能手机的迅速发展让电脑不再是不可替代，由此为电子商务的再一次发展提供了新的能量。移动电子商务相较传统PC电子商务模式主要有以下几种优势：第一、不受时间和空间的限制；第二、更加广泛的用户覆盖覆盖基础，这就意味着更加广泛的消费者；第三、手机号码的唯一性，使它对身份更高的辨识度；第四、移动电商可以提供敏感的位置服务，更利于数据的收集。伴随着移动电子商务的飞速发展也给一些电子商务模式插上了翅膀，让其得以意想不到的速度发展。其中最具代表性的有以下两种模式。
第一种模式O2O（Online to Offline）即线上与线下相结合的电子商务模式。O2O将互联网与地上商家完美的结合到一起，成功实现互联网的落地服务。解决了传统电商的最大的一个难题，使用户不仅享受到了优惠的价格，而且获得线下的优质服务。更值得推崇的是O2O模式让一些在传统电商模式下注定不能再线上业务分一杯羹的服务业也成功进入互联网中。它成功的将线上顾客引入线下的店铺中进行消费。从而给餐饮、电影、健身、旅游、租赁等服务性质的行业带来了新的发展方向。
第二种模式C2B（Consumer to Business）即消费者与企业之间的电子商务。C2B作为一种新兴起的电子商务模式通常为顾客根据自己的需求通过与商家沟通，定制或参与设计生产适合自己的产品，企业为顾客定制他的专属产品。
随着人们生活品质的不断提高，新型的电子商务模式很大程度上弥补了传统电子商务模式的不足，也为本文探索的方向提供了依据。
1.2 定制式旅游
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随着社会的进步和科学技术的高速发展，传统的单一的产品将不能满足人们不断膨胀的需求。为了顺应时代的潮流，满足人们个性化、多元化的需求，我也开始为顾客量身定制产品。旅游作为作为纯体验性的富有情感的产品，定制旅游应运而生。王兴斌认为定制式旅游是旅游业发展到一定的阶段后出现的一种新的旅游方式，旅行社只需要完全按照客户要求，对行程和目的地等要素进行个性化组合，从而形成具有鲜明个性化特征的产品【4】。我认为定制旅游是旅行者根据自己的需求与旅行社进行一对一的沟通，让顾客尽可能的参与到旅行产品的设计、研发和制作过程中，完全为旅行者量身定制，以此来设计出满足旅行者个性化体验的一种需求。
2013年12月上映的由著名导演冯小刚导演、葛优主演的喜剧电影《私人订制》。电影的核心思想“私人订制就是白日梦”，电影主要讲述了一个生意惨淡的四人公司按照顾客的要求为顾客量身制定圆梦计划，通过该公司的私人定制最大程度的圆了客户的梦。该电影用艺术画的手法完美的阐述了定制式旅游的精髓。 1.2.1 定制
生产力极大丰富的今天，简单基础的服务和产品已经远达不到人们的需求了。当今社会的我们对自我的定义越来越明显，我们不再人云亦云，因此我们的需求也不再单一化，我们更加注重我们自己的感受。随着我们需求的多样化，因此为了满足我们自己的需要就需要为自己量身定做产品从而使我们自己得到满足。定制化服务也就应运而生，因为只有量身定制才能给我创造最极致的用户体验，才能形成更好的满足感。
“定制”是起源于萨维尔街的一个词语，本义是为一些特殊客户量身裁剪
【5】
。萨维尔街是伦敦中央梅费尔街中央的一个购物街区，那里的传统的男士服
装定制行业十分有名。随着时间的推移，“定制”的应用不仅仅局限于男士服装的定制，他的意义开始更加丰富。我没那最常见的定制产品主要是服装、礼品、鞋子、车子、家具等等，定制产品的不断丰富真正开始满足我们不断追求品质和极具个性的生活需要。而且现在定制化服务开始被越来越多的人认可。 王彦勋对“定制”进行了具体详细的界定：定制是指企业在大规模生产的基础上，将每位顾客都视为一个单独的细分市场，根据个人的特定需求来进行市场营销组合，以满足每位顾客的特定需求【6】。
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1.2.2 定制式旅游业的发展现状
我国的旅游业经过了漫长的发展以后，最近几年定制旅游的概念开始在旅游行业内慢慢兴起，现今大多数旅游俱乐部和旅游机构已近开始逐步探索扩展定制旅游业务。在当今我国的旅游市场上，涉及定制旅游的机构主要有以下几种：
第一种也是最常见的，就是在我们传统的旅行社中开设一个专门接定制旅游项目的部门。随着旅游顾客的成熟度逐步递增，旅游顾客的需求向多元化多层四化发展，走马观花式的旅游产品已经远远不能满足游客的需求。越来越多的旅行社开始推出定制线路，定制旅游等等旅游产品。但是因为定制旅游刚刚兴起没多久，业内对他的界定尚不清晰，所以很多旅行社只不过是打着定制旅游的幌子继续做着组团旅游的产品，旅游机构大多还在喊口号阶段。传统旅游机构中在定制旅游中比较突出的先行者当属中国青年旅行社，青年旅行社为了顺应大潮流专门成立了自由事业部，有专业人员为顾客提供定制化旅游服务。
第二种相对来说门槛较高，是一些私人高端定制公司和俱乐部。随着国内高消费人群消费观念的转变，人们不再满足于单一的大众的消费模式，为了追求更高的生活品味，越来越多的人对旅游形式有了更高的追求。很多机构很敏锐的抓住了这一市场机遇，开始针对高端旅游客户发力进而获取更多的市场份额。随着市场的逐渐扩大，这些高端俱乐部的业务日趋成熟。相比于传统的旅行社，这类高端俱乐部提供的定制服务更加全面、针对性更强、更加独特，但是高端俱乐部的入门费用要远高于普通旅行社，对普通消费者来说没有任何意义。
第三种也是我们要研究的一种，即一些电商旅游公司。随着互联网的快速发展，电子商务也开始迅速席卷各个行业，旅游业也不例外。现在大多数旅游机构或俱乐部都有其线上的推广平台，定制旅游业可以说是一个典型的O2O模式加C2B模式的聚合体。它将线上销售与线下服务相结合，又在线上销售的同时更加注重消费者的参与度，进而能够深入的对消费者的需求进行把控，从而为消费者定制属于他自己的专一旅游产品。迄今为止做的相对来说比较完善的有小蝌蚪俱乐部、携程旗下的鸿鹄逸游网和中青旅遨游网。
当下的定制式旅游，发展参差不齐，而高端的俱乐部队普通的游客来讲门槛过高。所以说目前定制式旅游还仅仅出于发展初期，未来我们需要做的还很多。
1.2.3 定制式旅游发展的障碍
简单说，定制最大的障碍就是满足个性化需求需要对顾客进行量身定做，那就意味着产品不能规模化生产，所以定制化产品所产生的费用必然很高，因此现
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在的定制化生产只适用于高端客户，对于普通用户来说还有点儿不切实际。
因此我们最大的障碍，就是定制耗费的资源太高不具有普适性。要想彻底扫除定制式旅游的障碍，我们要做的就是找到更廉价的沟通方式和更便捷的联接手段，通过新的模式来降低模式和沟通成本进而使定制旅游更加具有普适性。这也是本文探讨的关键。
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第2章 电子商务环境下的定制式旅游
2.1 电子商务旅游业
电子商务旅游业，简而言之就是旅游业通过运用互联网，建立旅游信息数据库，采用网上支付的形式，进而建立专属旅游业的电子商务体系【7】。旅游电子商务借助互联网强连接性和廉价或者说几乎免费的沟通费用用很微弱的代价整合旅游行业的所有资源，实现旅游信息在网上的传播和推广，并且形成网上交易。旅游业在电子商务上的应用同时还为顾客和旅游机构提供了一个交流的平台，使用两者可以实现实时信息共享，企业可以通过它更加清楚消费者的需要，消费者则可以更清楚的了解到自己享受到的服务。 2.1.1 电商旅游业的兴起
进入21世纪，电子商务以不可思议的速度迅速发展，各行各业不得不对电子上午引起足够大的重视，旅游业也不可避免的加入其中.电子商务也迅速成为旅游业开拓市场的重要工具。在电子商务旅游业爆发式增长的大环境下，传统的旅行社和旅行机构受到线上旅游模式的冲击，无论是经营理念还是产品类型将遭受前所未有的威胁。但同时电子商务也给旅游业带来了前所未有的机遇，互联网以其独有的实时性、强连接性、交互性、便捷性等特性给高速发展的旅游业插上了翅膀，可以使传统旅游业迅速融入互联网环境中。
我国电子商务旅游业起步较晚，近几年伴随我国电子商务发展电子商务旅游业也取得了一定成果。中国电子商务旅游业的开端可以追溯到1997年，华夏旅游网的创办标志着我国开始踏足电子商务旅游业。1999年携程旅行网的建成，一种全新的模式开始在国内旅游行业崭露头角，携程旅行网将最新的信息技术和传统的旅游业结合在一起，这种全新的理念给旅游业提供了一个新的发展方向。2005年，随着第三方支付和网上支付安全性的提高，电子商务旅游业开始日渐完善。同时标志着中国的电子商务旅游业开始走上正轨，真正完全的实现了线上交易。
2.1.2 电子商务旅游业的发展现状
经过十多年的发展 ，我国的电子商务旅游业已经初见成效。现今我国电子商务旅游业主要是两种模式，第一种是在线旅游交易平台（OTA），第二种则是
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在线旅游营销平台。
在线旅游交易平台又分为两类：一类是在线旅游代理商，主要代表有携程旅行网、同程网和途牛网等等，这类网站主要要通过在线上进行一些旅游产品的代理销售工作，他们的收入主要来自代理产品的佣金和折扣收入；另一类是传统旅行机构的自建旅行平台，这些旅行机构以传统的线下业务为依托，逐渐向线上发展从而形成自己的电子商务体系。这些企业的主要代表有国旅在线刚和青旅在线。
在线营销平台主要有旅游垂直搜索平台、旅游点评和旅游资讯平台，这些平台主要是为旅行者提供咨询，为用户提供出行方案或旅行攻略吸引流量，进而通过广告和推广服务来盈利。
近年来随着旅游业的迅速发展一些传统的电商大佬也耐不住寂寞来电商旅游业分一杯羹。阿里和京东等平台纷纷开设旅游方面的相关业务，利用其庞大的用户基数强行杀进旅行行业。从整体上来看我国电子商务旅游业交易额连年飙升，到2014年交易规模已达到3400.3亿元，从2011年起到2014年增长率始终在25% 以上。虽然电子商务旅游业涨势喜人，但是同时也有很多问题急需解决。
目前电子商务旅游业中主要存在的问题有很多，归结起来主要有以下几类：第一、电子商务旅游项目并咩有解决传统旅游业服务产品单一的问题，由于我国的电子商务旅游业的发展时间并不长，所以网站很多属于模仿跟风而做，产品也缺乏特点儿；第二、信用保障问题，这也是电子商务发展面临最大的问题，我们的电子商务旅游业属于O2O模式，保证线上购买的产品顾客在线下能够得到满意的体验效果才是制胜之道。 2.1.3 电子商务旅游业的发展趋势
随着科学技术的发展，移动电子商务迅速崛起，大数据不再是一个口号，这一切的发展都为电子商务再次发展打下了基础。电子商务旅游业也可以通过技术的革新也将获得第二春，大数据可以让商家更加了解消费者从而根据消费者的特性设计产品。移动电子商务的发展更使商家能够实时的与消费者进行沟通互动，是消费者能够随时随地的购买自己需要的服务。
未来的旅游电子商务并将解决产品单一化的问题，并通过数据的不断更新和认证让信用保障不再是问题。我们将来的电子商务旅游业将走向定制化时代。
2.2 电子商务环境下的定制式旅游
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电子商务环境下的定制式旅游，简单来说就是在电子商务旅游中加上定制。伴随着科技的发展和人们对生活品质的追求使得不断变化的需求，为应对消费者不算变化的需求，个性定制化服务成为大势所趋。旅游电子商务与生俱来的强大交互特性和实时特性恰好能够实时对顾客的要求进行满足。有需求的地方就有商机，现在很多电子商务旅游机构已经开始精耕这一领域。 2.2.1 电子商务环境下的定制式旅游的优势
定制旅游的核心就是为顾客进行量身定制属于游客自己的旅游产品，而定制首要问题是清晰的了解顾客的需求，这样就需要顾客的大量的数据或者需要和顾客进行深入沟通进而了解顾客的需求。因为每个旅客都是独一无二的个体所以他们的需求也就独一无二。如果是在传统环境下，我们可能需要面对面的与顾客深入的商讨已达到深入了解顾客需求的目的，但是因为电子商务强大的交互性功能，可以在线为顾客提供多样化的选择。另外借助互联网强大的数据收集能力，我们也可以随时了解顾客的需求信息，从而针对性的为顾客提供服务。只有这样才能最大化的满足顾客，为顾客提供更加极致的体验。
另外再换联网环境下，庞大的用户基数和信息实时更新等特性，使大规模定制旅游产品成为可能。传统的定制化旅游产品只能一对一进行，经营成本巨大，费用高昂。在电子商务环境下则不然，旅游企业再设计旅游产品的同时可以实时更新新产品动态实现全网共同设计，从而吸引更多的人来购买该产品来降低成本。
2.2.2 电商环境下定制旅游的发展现状
电子商务环境下的定制旅游业目前还处于初期阶段，目前旅行机构还没有发现或者说还没有探索出一个成熟定制模式。现今的定制式旅游hi阿处于高端定制阶段，并不具有普适性。
目前的电子商务定制旅游属于新品中新品，大多数人对线下的高端定制望而生畏进而更不容易相信线上的定制。由于很多浑水摸鱼的电子商务定制旅游机构的定制化产品还处于概念阶段，消费者对其的运行方式缺乏足够的了解。无论是旅游机构还是消费者都需要一个适应的过程，所以我们的线上定制化道路还有很长一段要走。
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第3章 新常态下我国电子商务环境下的定制式旅游
3.1 移动电子商务定制式旅游
移动电子商务定制式旅游简单来说就是吧传统的PC端的客户转移到移动端，也就是说消费者通过移动终端设备，比如说手机、平板电脑等等在移动互联网为自己量身定制属于直接的互联网产品。
随着4G时代和物联网时代的到来，为我们旅游产品在移动端推广提供了基础，移动电子商务突破时空限制的庞大优势以及其易携带简单方便等特性更加适合旅游业。
3.1.1 移动电子商务
随着智能手机的出现，智能终端设备不断出新，具有跨时代意义的物联网时代的来临。移动电子商务基本基础条件已经完全具备。尤其是移动4G网络的逐渐普及，网速以及资费问题也慢慢解决。
移动电子商务简单来说就是企业和个人或者其他形式的集体运用移动终端设备通过移动网络跨越时间和空间的限制进行商业活动。移动电子商务的特点主要有以下几个方面：
不受时间和空间的限制，移动终端设别天生的优势就是方便人们携带，一天24个小时可以贴身装备，只要我们的手机处于开机状态，我们就可以随时随地的与客户或者与商家进行沟通交易。移动设备的这种特性可以使无论是消费者还是商家最大化的利用碎片化的时间，更高效和便捷的享受服务。
针对性、个性化更加突出，由于移动设备一般属于个人专属，而且移动终端能够更多的提供用户的动态信息，方便商家和用户互相了解，从而利于用户找到更适合的产品，也利于商家设计更能满足用户需要的产品。
实时性，在传统的电子商务中由于技术的限制，消费者和商家的沟通不能及时得到答复，在移动电子上午时代这个问题将被彻底解决。随时随地的信息共享，随时随地的进行沟通回复。使我们的信息及时性达到顶点，使用户更加及时的获取信息。
定位服务，随着百度地图和谷歌地图的迅速发展，在移动时代我们将无所遁形，我们的移动终端能够实施的获取和提供一些我们的位置信息。从而使消费者更清楚附近有什么样的服务从而有选择性的获得，也能让商家清楚附近的消费者
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构成从而而精准的推送服务。
3.1.2 移动电子商务定制式旅游的服务
移动旅游电子商务利用其独特的特性可以在旅游的整个过程中提供服务，消费者在旅游过程中利用移动终端设备根据自己感受和需求的变化，不断的对自己所需的产品进行更新。
旅行前服务。在出行前，我们通常会为自己设计一个旅行计划，比如说通过哪一个旅游机构或者自己做一些行程安排，比如说查询一些攻略信息，订酒店或者一些电子特价票，在这个过程中移动电子商务并不能体现它的优势，由于设备自身问题还不熟传统的PC端更有优势，但是移动端却可以把信息保存甚至进行标记运用带旅途中。
行程中服务。由于人是最复杂的最不确定的生物，环境也是在时刻变化的，无论计划做的多么的周详，多么具有个人针对性。即使行程是完全根据个人定制的那么旅途中一旦出现什么问题，我们则必须改变或者调整我们的计划，在这种情况下我们的移动电子商务优势就完全体现出来了，这时候我们可以通过移动网络根据实际情况与旅行机构或者根据自己的情况改变自己的行程。
移动电子商务在旅游中的应用，让我们定制旅游的实时定制化成为可能。它独特的便捷性可以使游客在旅途中实时的对自己的行程按照需求进行调整使用户的体验性更加上升一个台阶。
3.2 社交平台与定制式旅游
随着移动互联网的火爆，互联网发展出现第二春，社交平台已经成为我们生活的一个不可或缺的工具。社交网站已成为网民生活的一部分。据调查显示每天在中国使用社交网站的人数高达74.4%，近六成社交网站上的用户好友人数超过百人，其中必然诞生一些意见领袖和社交达人。
在如此发达的社交网站系统环境下无疑给定制式旅游提供了天然的土壤，平台用户的沟通信息让我们很容易发现他们的需求，也可以很容易使我们找到需求客户。旅游机构如果有足够的影响力的话，完全可以在社交平台上构建一个社交团体进而形成粉丝经济。 3.2.1 社交平台
网络社交平台，即社会性网络交流平台。目前国内最流行由腾讯旗下的QQ
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和微信、新浪旗下的新浪微博、陌陌、百度贴吧等等。
社交平台通过其特殊的功能，吸引大量的用户注册使用其各种功能。社交平台除了最基础的好友之间的交流和沟通功能之外，还有两个核心功能：参与评价和分享功能。这两个功能是相辅相成的用户可以分享分享的东西也可以分享自己的原创产品。也可以对别人分享的作品进行评价和交流。一个成功的社交平台会通过各种方式激发平台用户的参与和分享的热情从而通过庞大的用户群的参与构建一个庞大的数据库。
社交平台可以通过用户的分享的内容和行为对用户精心精准的分析，这样就可以实现其商业价值。平台可以根据用户的特性进行精准化推广。同时一些社交达人可以利用自己的影响力建立一个圈子进而达到商业目的。 3.2.2 网络社交平台定制式旅游
社交平台与电子商务旅游网站最大的差别就是社交平台上不能实现直接的交易，而社交平台有其独特的特性。这种特性恰恰是电子商务网站不能赋予的。在这里我们可以很容易的建立一个具有共同爱好或需求的群体。可以为定制化服务提供新的思路。
随着微博等新兴即时通讯工具的兴起以及向百度贴吧天涯论坛等等论坛转战移动互联网，更多的旅行爱好者开始在自己的账号上或者在一些论坛里发直播贴，人们利用微博不断的分享自己的状态，通过这些来引起一些人的评价刚和讨论。旅游作为最具体验性的服务，别人的体验很容易对我们产生影响。社交平台最大的优势就是可以实现信息同步，并通过粉丝或者社交圈的拓展加大影响力。进而对这些客户进行看不见摸不着的软营销，营销方式更加主动，而且推荐的服务更加精准，进而定制专属于粉丝群的产品。
当然消费者也可以通过这些达人的分享从而定制属于自己的产品。在社交平台上，消费者可以自由的与一些大咖进行交流，了解最前沿的信息和咨询。通过这些资讯丰富自己的同时，消费者也可以这些先行者进行交流完成新一次的思维碰撞。
社交平台通过沟通过程中产生的大数据特性可以将消费者的特征更直观的体现出来从而更加利于我们了解消费者的需求，进而定制消费者需要的旅游服务。反过来平台也可以把一些先行者发的个性化的旅行方式和旅行线路形成一个数据库，为消费者提供源源不断的素材。
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第4章 新常态下定制化旅游的发展趋势和问题
4.1 新常态下定制化旅游的发展趋势
在当前这个极其重视个性化的时代，用户体验为王，只有定制式旅游服务才能最大化的满足人们追求极致的用户体验的需求。目前定制化旅游在我国还处于发展初期，虽然电子商务定制为定制化旅游提供了无限的可能性，但是效果并没有我们想像的那么好。随着经济和科技的不断发展未来的定制化是必经之路。
我认为在新常态下定制化旅游发展有以下两个趋势：
第一中，同时也是目前呼声最高的，就是利用互联网庞大的用户基数和一些用户的共性实现大规模定制。相信在不久的将来大规模定制旅游将不再是旅游行业的梦。
第二种，是我自己的思考的一种模式。就是利用现在互联网庞大的用户基数，建立一个庞大的旅游数据库，将旅游模块不断细分，然后将其分成一个个足够小的模块从而形成一个专属的数据系统。然后用户可以根据自己的需求进入系统进行筛选，最终定制出属于自己的旅游产品。
未来的定制旅游将给商家带来新的机会，新一轮的洗牌在即。 4.2新常态下定制化旅游发展的不足
虽然电子商务旅游业发展迅猛，而且定制化旅游也是未来旅游业发展的大趋势。但是由于我国定制化基础薄弱，加上互联网更新迭代速度虽然快但并没有理想中那么迅速的融入旅游业所以定制旅游业问题很多，主要体现在一下几个方面：
网站形式雷同，产品相似抄袭问题严重。由于现在定制式旅游火爆，而且蕴含的利润巨大，很多旅行机构不管是有没有准备都想砸破脑袋往里面挤，这就导致一些实力薄弱的商家曾次达不到，只能以为的模仿别人并没有真正根据消费者的需求进行定制。
没有成套的体验设计，整体处于较低层次。真正的定制式旅游产品不单只旅游产品内容的多寡，更重要的是体验环境和氛围相匹配。现阶段我国大多数定制式旅游机构更注重产品对旅游者的吸引力和产品带来的利润。并没有更用户提供极致的体验。
专业性较差，由于我国定制化兴起较晚，也许我们的旅行机构想要金立给顾
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客提供极致的体验，提供量身定制的产品。但是由于我们现在缺乏这方面的专业性人才，所以即便是量身定制也未必合身。
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结 论
旅行者完全按照自己的需求通过互联网进行定制旅行方案，并且利用物联网时代带来的极大地便利进行实时定制行程并将成为未来旅行者的主要方式。因此旅行机构要想获得发展就必须定制化服务作为旅游网站的必备旅游产品。
通过前面的分析，电子商务环境下的定制是旅游模式作为一种全新的旅游模式在中国还仅仅处于萌芽阶段。定制式旅游的核心就是发挥消费着在旅游产品中的主体地位，完全以旅行者为中心。互联网以及电子商务旅游业的发展最大化的降低了其中的沟通成本。近年来移动电子商务更是为其发展带来了新的契机，让随时随地的根据自己的需求变更方案成为可能，游客也因此能够获得更加便捷更加人性化的服务。
电子商务环境下的定制式旅游作为一个全新的旅游方式，由于文献资料和我个人能力有限，文中大部分观点都是探讨性的其中不免有疏漏，希望各位老师批评指正。
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参考文献
[1] 周晓梅.定制旅游在旅行产品开发中的可行性研究.太原城市职业技术学院学报.出版
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[2] 王影.2014年网络经济核心数据发布.艾瑞网,2014. [3] 百度.电子商务模式.百度百科.
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致 谢
时间在不经意间从指缝间溜走，大学四年远比想象的要短暂很多，在这四年时光里我得到过不计其数的帮助，也经常在心里对他们表达谢意。也许我的文笔并不那么优美，但是我还是要在这里表达我对最诚挚的谢意。
首先，我要感谢陪伴了我们四年的两个导师管老师和郭老师。两位老师用一刚一柔两种方式不仅在专业知识上让我受益匪浅，更让我明白了一些人生的道理。
其次，我要感谢我的论文导师郜老师。也许是年龄差别并没有那么大的原因，郜老师给我的感觉更像是一个朋友。在整个论文的写作中，郜老师并没有像别的老师那样用很权威的方式让我们屈服于她的思想中从而达到她严格的要求，她像一个知心姐姐用更温和的方式优化我们的棱角坚定我们的内在思想。从选题到论文成稿的每一个环节，老师对我们每一个人论文细心审阅，不仅字斟句酌，甚至精细文章的段落格式。而且她能以一种和舒服的方式让我们认识并改正错误。在学习生涯的最后一战能和郜老师一块儿走过确实是一大幸事。
再次，我要感谢一直默默站在我们圣后的辅导员老师们和我们学校的领导，使他们给我们创造如此舒适和安逸的学习环境。让我们安然的度过一生中最重要的四年。
最后，我要感谢我的小伙伴儿们和那些帮助过我的人。是他们让我能够怀揣一颗感恩的心像大树一样向着着阳光生长。
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外文资料翻译—英文原文 A Personalised Online Travel Time Prediction
Model
文章出处：Zhenchen Wang School of Electronic Engineering and Computer Science
Queen
Mary,
University
of
London
London,
UKzhenchen.wang@eecs.qmul.ac.uk
Abstract— Congestion slows road traffic. This has become a prominent urban
road traffic problem. For commuters about to travel, or on route, accurate travel forecasts enable them to choose the right routes in a timely manner to avoid travel delays.In this paper, a personalised online travel time prediction model is proposed. The novelty of the work is threefold. First,commuters’ travel status according to their movement status, OD(origin-destination) status and plan status can be identified.Second, a traffic data critical factor evaluator system is proposed to extract critical factors from raw traffic data that can predict travel time episodically. Third, travel information can be personalised to the individual commuter’s current travel status.The evaluation of the proposed model is conducted with a Google Android mobile application prototype and traffic data from the city of Enschede. The results suggest that the model can provide commuters with accurate travel time prediction (>93%) by leveraging machine learning techniques such as a M5 tree model.Keywords- Traffic data processing, travel time prediction, VRI system application
I. INTRODUCTION
Congestion slows the normal urban road traffic flow. This has financial and environmental costs [3]. A long travel time can frustrate commuters, e.g. road rage can occur, which could further disrupt daily commuters. Reducing traffic congestion is one of the main challenges to be addressed by researchers andmultiple countries’ local, transportation, authorities. One of the approaches that could reduce urban congestion and improve traffic flow is to allow daily commuters to proactively and flexibly manage their trip. To achieve this, the expected travel time to reach destinations should be known in time. However,travel time prediction is becoming more and more complex because there are multiple causes that could impact the traffic prediction
1
外文资料翻译—英文原文 results e.g. planned or adhoc road works, social events,e.g. concerts, road traffic flow in and out of city, etc. In addition, travel time prediction results cannot be presented in a one size fit all approach because commuters can have different prediction information requirements, e.g., en-route versus preplanned,short-term prediction such as 2 minutes or 1000m ahead versus long-term prediction such as 60 minutes ahead.Existing travel information used by urban road traffic management systems are mainly retrieved from various traffic monitoring infrastructures. For example, according to the U.S.DOT highway administration1, monitoring systems can be road surface invasive detectors such as inductive loop (ILD) and two-axis fluxgate magnetometer. They can also be noninvasive road surface detectors such as microwave radar, infrared and ultrasonic. Furthermore, there are special purpose detectors for specific transport modes such as selective vehicle detection [15]. One of the benefits of using these devices is that it enables a broader range of data exploitation in a bid to view road traffic status from different perspectives. However,the deluge of traffic data from these devices also brings auniversal challenge, that is, which set of data from the available data can be used to produce a better prediction result according to users’ specific prediction requirements. This will be even more complex when the prediction requirements are episodic i.e., offering prediction information to commuters customised to situations and commuter preferences. This involves further challenges: first, how to make the prediction more accurate when the situation has changed; second, how to adapt the prediction to the commuter’s changing preferences. In this work, a POTTP (Personalised Online Travel Time Prediction) model is proposed. It aims to personalise road traffic prediction information according to individual commuter’s live travel status and current urban road traffic status. More specifically, the model:
1. Can identify commuters in terms of their travel status. 2. Can identify and combine critical factors that can contribute to a better travel time prediction accuracy. 3. Personalises prediction information with a prediction
lead time to individual commuters according to their travelstatus or conditions. The paper is organised as follows. In section II, the related works on travel time
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外文资料翻译—英文原文 prediction are reviewed. A POTTP model is proposed in Section III. The effectiveness of proposed model is evaluated in section IV. Section V concludes the paper.
II. RELATED WORK
Predicting travel time for individual commuters involves two essential processes, one is to understand a commuter’s situation and the other is to understand current traffic situation.In this section, the related work for these two processes is
Surveyed.
Personal travel information is important to understand commuter’s demand about travel prediction information. That said, it is not easy for roadside devices to collect a commuter’s personal travel information such as origin and destination. In recent years, personal mobile devices are becoming more capable, they are often equipped with different types of sensors e.g. accelerometer and GPS. As a result, personal mobile devices have emerged to be a critical experimental tool in the research field of personal travel behaviours. In [19],mobile phone GPS data are sent to a central server to investigate the automatic travel mode detection. Mobile devices can also be attached to a mobile vehicle such as in [11], both mobile phones and floating car data are used to study the population distribution and travel flow in a city. In most mobility pattern studies a common objective is to provide information to support urban decision-making in management. However, this is not oriented to benefit individual commuters directly. For work focusing on individual user mobility such as [1], individual historical travel information is recorded and visualised. However, no further travel information obtained from data fusion and processing, is offered. In [8], the question of “what travel information do commuters exactly want?” is investigated. It is
found that time is tangible and measurable and has tended to be the core elements of provision in most travel information services. In the route planning studies such as [22] and [16],travel times, presumably need to be accurate. Yet, planned routes often depend on the current travel time and these can become less optimal in the future. In this work, a new approach is proposed to adapt the predicted travel time with personalised prediction lead time to individual commuters contexts according to individual’s current travel status.For urban transport management, a range of work focused on empirical studies in terms of speed, flow rate, vehicle density [17][2][23] and other factors such as
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外文资料翻译—英文原文 past traffic level,time, traffic count survey [10] from urban sites, traffic speed,traffic volumes and occupancy [26][6]. Spatiotemporal factors analysis is also seen in some research work such as in
[24]
where the bottlenecks in urban networks were
predicted,weekly. Traffic monitoring system data are essential inputs to understand commuters travel patterns, how these patterns change over time and how to change such patterns at some point so that congestion can be alleviated. Different traffic monitoring solutions are proposed by the transport science community, [7] and [18], for example, adding more lanes to roadways and streets. This solution, at first glance, seems to be reasonable. In [20], it is argued that this strategy is futile in a long run as it is likely to lead more congestion and more pollution. In the meanwhile, governments have employed different traffic monitoring and incident reporting systems such as acoustic tracking systems, microwave radar sensors and inductive loop detectors (ILD). Less expensive traffic monitoring and incident detection systems are also massively deployed by transport authority worldwide such as video cameras. However, data from traffic monitoring sensors are normally not ready for direct use for different use requirements. Occasionally these data are not even reliable for direct use, e.g. the official stats showed that 50% of the IDLs and 30% of the video cameras are defective
[14]
. Hence,further data processing including filtering and fusion is required to reduce
data errors. Data mining approaches are often used to address this issue. In the scenario of studying group mobility, decision tress [21] and neural networks [9] [26][27] are most frequently used approaches to predict the travel time and speed. However, the prediction results from these studies are often presented at a system or group level, e.g. The travel patterns as defined in [6] and [25]. In this work, a traffic data critical factors evaluator system is provided, which can extract the critical factors that can be used to more accurately predict the travel time from raw traffic data. In addition, the proposed system also aims to provide low level results targeting individual commuters.
III. POTTP MODEL A. Model Overview
The prosed POTTP (personalised online travel time prediction)model consists of three systems (see Figure 1):
• Commuter identification system,
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外文资料翻译—英文原文 • Traffic data critical factors evaluator system and • Travel information personalisation system.
Figure 1 POTTP Architecture
In the commuter identification system, commuters are identified in terms of current travel status. The corresponding travel information will be tailored according to the commuters’ characteristics. An evaluation method is crucial to determine the quality of generated travel time prediction results. The critical factors that can have a significant impact on the prediction accuracy will be determined. Personalisation is performed so that travel time prediction with a prediction lead time can be adapted based on individual commuters travel status.
B. Commuter Identification System
It is important to understand commuters’ travel conditions so that the required travel information can be adapted to them.Two types of travel status are defined in terms of spatial characteristics, i.e. movement status and OD (origindestination)status (see Figure 2). Movement status can be either static or moving. OD status can be either near a destination, far from a destination or in the middle of a trip.Plan status is
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外文资料翻译—英文原文 defined in terms of temporal characteristics of a trip. The plan can be to travel in the long-term future, shortterm future and medium-term future (see equation 4), and the specific time length definition depends on a commuter’s trip patterns and other spatial related status. Typical values are 60 minutes (long), 30 minutes (medium) and 5 minutes (short).
Figure 2 Identifying commuters in terms of spatial and temporal characteristics
1) Movement Status Quantification Movement
status can be determined by a combination of sensors on mobile devices, in this work, both GPS and accelerometer are used. The former is used to determine a commuter’s horizontal travel distance and the latter is used to detect the vertical travel distance. The travel distance D thus can be induced by:
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外文资料翻译—英文原文 where t is the travel time, V is the GPS detected velocity, g is the accelerometer detected gravity. The movement status in therefore can be defined in a derivative form as following equation.
2) OD Status Quantification
The OD status can be determined by three parameters, the origin location O, the destination location D and the current location L. This information can be obtained either through user manual input or mobile device auto detection. For the manual user input approach, as used by most sat-nav (GPS satellite based navigation) applications, commuters are asked to input the origin and destination. The sat-nav application then creates and displays a route map. For the auto detection approach, no user input is required; the application automatically monitors a commuter’s daily travel routes and will generate some personal routes based on the trip frequency such as in [7]. In this work, the OD status can be quantified as:
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个性化的在线旅行时间预测模型
摘要：—拥堵降低道路交通能力。这已经变成了城市交通中的突出问题。为乘客准备旅行或者旅行路线，准确预测他们旅行使他们旅行选择正确路线及避免行程延误。在这篇论文中给大家推荐一种个性化的在线旅行时间预测模型。新颖的工作模式总能事半功倍。首先，乘客的旅行状态根据他们的运动状态,OD(通过)状态和计划状态可以被识别。其次,提出了一种流量数据评估系统关键因素从原始交通数据中提取关键因素可以预测episodically旅行时间。第三,旅游信息个性化个体通勤的旅游现状。该模型数据来自恩斯赫德城市评估谷歌与安卓手机应用程序原型和交通。结果表明,模型可以利用机器学习技术提供通勤者提供准确旅行时间预测(> 93%),如M5树模型。
关键词-交通数据处理、旅行的时间预测、VIR系统应用程序
1、介绍
拥堵减缓了道路的正常交通。这是金融和环境发展的成本。长时间的旅行会使游客感到身心疲惫。例如：长时间旅行产生的暴怒行为会进一步阻扰交通。减少交通拥堵对调查者和多个国家本地的运输当局来说是最主要的挑战。在减少交通拥堵和改善交通中，让乘客主动自由管理他们的出游时间是一个可行的方法。为了达到这个目的，预期到达目的地的旅行时间应该及时被告知。可是，旅行时间预测会变得越来越复杂因为有很多的因素会影响交通预测结果。例如：计划、临时道路工程、社会事件。协同安排、城市路况另外旅行时间预测额结果不可能提供一个适合所有人的方法，因为上班族可能有不同的信息需求。例如，在路程预测计划中，短期预测，如2分中每1000米或提前。长期预测中有可能会提前60分钟。
城市道路交通使用的现有的旅游信息交通管理系统主要是从监控设施检索来的。例如，根据美国DOT高速公路管理系统，路面系统等入侵探测器感应循环(ILD)和双轴磁通门磁强计。他们也可是使用不侵入性路面探测如微波雷达、红外线和超声波。此外，对特殊的运输方式运用特殊的检测方法如选择性车辆检测。使用这些设备的好处之一就是他可以使用更广泛的数据开发从不同的角度查看道路交通状况。然而，从这些设备传过来的的大量的数据也带来了普遍的挑战，这些可用的数据可以为用户预测需求带来更好的预测结果。这甚至会更难为乘客提供预测信息情况和路况当预测事件遇到插曲时。这涉及更大的挑战：首
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先，当情形改变时怎样为游客提供更精确的预测信息。第二，如何预测适应乘客的变化了的选择。
在这项目中，POTTP预测模型，它旨在根据乘客的状态和当前城市道路交通状态为乘客提供个性化的的道路预测信息。更具体的说，该模型：
可识别乘客的出行状况。
可识别并且结合实际情况为乘客提供更加准确的出行时间预测。 将预测信息交给乘客让他们自己来预测出行状况和时间。
本文组织如下，在第二部分中，对相关旅行预测工作进行综述。POTT模型在第三章中提出。第四章评论模型的有效性。第五部分是结论。
相关工作
为特定的乘客预测出游时间设计2方面基本流程，一方面是掌握乘客的状况，另一方面是掌握现在的道路状况。在本节中是对这两个流程的调查。个人的旅行信息对理解乘客对出游信息预测的要求很重要。这就是说，靠路边设备来收集乘客的个人出游信息的出发地和目的地是很不容易的。今年来，私人收集装置变得很智能，经常配备各种各样的传感器，例如加速度计和GPS。因此，个人移动设备的出现在个人行为旅游的研究领域是一个重要的实验工具。手机GPS数据被发送到一个中央服务器做旅游调查预测模型研究。移动设备也可以移加到移动车辆上例如[11]在一个城市使用手机和浮动车辆数据研究人口分布和旅游。在大多数移动模式研究一个共同目标城市提供决策信息管理。然而，这并不是使乘客直接受益。工作集中在用户个人移动性如个人历史记录旅游信息和形象化。但是，没有为数据融合和旅游提供进一步信息。在问题调查中：“上班族最想要什么旅游信息？”发现时间是有形的和可测量的，并倾向于为大多数旅游信息提供服务。路线规划研究和旅游时间需要更精确。然而，旅行路线往往取决于当前旅行时间这些在未来可能变得不那么理想。在这项工作中新方法根据个人旅行状况提出了个性化旅行时间前期预测。
城市交通的一系列工作集中在实证研究方面的速度、流量、车辆密集度和其他因素，如过去的交通水平、时间、流量统计调查从城市站点、交通速度、交通量和占用。在一写工作中每周的时空分析也是城市网络预期的瓶颈。监控交通数据输入对理解乘客旅行模式至关重要，及如何改变这些模式，随时间的变化可以改变交通拥堵。不同的监控交通方案解决提供交通科学社区。例如，添加更多的交通公道和车道。这个解决方法，在开始看上去似乎是合理的，这一战略可能要浪费更多的时间可能导致导致更多的交通拥堵和更多的污染。与此同时，政府采
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用不同的交通监控和事故报告系统，如声学跟踪系统、微波雷达传感器和电感回路探测器(ILD)。更便宜的交通检测系统和时间监测系统也由运输机关全球大规模部署例如摄像机。然而，来自交通检测传感器的数据通常不能让不同的需求者直接使用。有时这些数据甚至对直接使用来说并不可靠，官方统计数据显示，50%的IDL文件和30%的摄像机是有缺陷的。因此，进一步的数据处理包括过滤和融合来减少数据错误。数据挖掘方法常用这个来解决问题，在该方案中学习整体流动性，决策树和神经网络是最常用的方法来预测旅游时间和速度。然而这些研究常常正对一个系统或一组。如旅游模式定义在{6]和[25]在这项工作中，可以提供关键的交通数据因素，可用于更准确的交通旅行预测时间。此外这个系统还旨在为要求水平低的上班族服务。
POTTP模型 A模型概述
POTTP模型由三个系统组成： ※通勤识别系统
※交通数据评估系统和关键因素 ※个性化旅游信息系统 B通勤识别系统
掌握通勤者的旅行状况是很重要的，这样可以适应他们旅行需要的信息。两种类型的旅游定位空间，即运动状态和OD状态。运动状态分为静止和运动。OD状态可以是附近目的地，目的地和旅游中。旅行计划状态定义为时序特征。这个计划可以在未来长期旅行，不久的将来和未来中期和特定的时间长度的定义，取决于通勤的旅行模式和其他空间相关的状态。
运动状态量化
运动状态可以由结合传感器在移动设备上,在这工作,GPS和使用加速度计。前者是用于确定通勤的水平距离,后者用于旅行检测垂直行程距离。旅行的距离D如此可以诱导
这里t是旅行时间，V是GPS检测速度。g是重力加速度计检测。运动状态因此可以定义在一个衍生品下的公式如下方程
OD状态量化
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OD状态可以有三个状态，起源位置O、目标位置D和当前位置L。此信息可以通过用户手动输入和移动设备自动监测获得。为手册用户输入的方法作为卫星导航应用程序。上班族需要输入出发地和目的地。卫星导航应用程序然后创建并显示路线图。汽车检测方法,不需要用户输入;应用程序自动监视每天通勤的旅游路线和将产生一些个人路线基于访问频率比如在这部作品中OD状态可以来用来量化。
1、计划状态量化
一个准确的旅行计划状态可以由通勤者自己的特别的旅行计划状态，这是由许多因素引起的如上班族自己或天气等物理环境条件。当通勤折在静态旅行状态时也可以有新的旅行状态。计划状态最终可以引发旅游信息检索。在该模型,上班族认为旅行计划查询系统是为了更好的行动。该系统将记录每个查询时间。因此,如果时差每个查询时间之间被定义为t,t的集合
C、交通数据关键因素评估系统。
该模型可以适用于监督机器学习驱动交通预测系统模式匹配是用于匹配当前状态的过去相当于国家和重用的序列后状态当前状态预测的未来状态。在这里,一个关键因素评价提出了基于PE提高预测(预测有效性)功能精度。与预期的准确性和时间预测,PE能够找出关键因素和训练数据的大小影响预测的准确性,这可以通过下面的方程：
D个性化旅游信息系统
这项工作的旅游信息定义为当前位置的预期目的地的旅游时间。这一信息提供交货时间
这可以称为短期、中期和长期交货时间对应于一个通勤状况的计划。每个旅游地位相应的交货时间量化的相应数量的测量(见图3)。如在OD目的地附近的状态
对应于一个短的交货时间。这是一个特例静态的运动,因为一个静态运动可以触发通勤进一步的旅游计划,可以是旅游在短期、中期和长期,因此需要任何类
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型的交货时间。
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