WiMi schlägt intelligentes Reiseempfehlungssystem auf der Grundlage von Big-Data-Analysemodellierung vor

BEIJING, 29. September 2023 – WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” oder das “Unternehmen”), ein führender globaler Anbieter von Hologramm-Augmented-Reality-(“AR”)-Technologien, kündigte heute an, dass ein erweitertes Big-Data-Analytics-Modell für die Entwicklung eines innovativen intelligenten personalisierten Reiseempfehlungssystems vorgeschlagen wurde. WiMi integrierte Benutzerpräferenzen, dynamische Umgebungen, gewünschte Aktivitäten, Lifestyle-Erlebnisse und Probleme der realen Welt (z. B. Kosten und Entfernungen), um die am besten geeignete Gruppe von Reisezielen zu identifizieren und zu empfehlen. Ein solches System wäre eine dramatische Verbesserung gegenüber den Empfehlungssystemen, die in bestehenden kommerziellen Systemen verwendet werden. Bestehende Systeme konzentrieren sich in erster Linie auf Touristenziele, die in Reisepaketen angeboten werden, und erfüllen nicht die anwenderorientierten und kontextbezogenen Anforderungen. Darüber hinaus ist es schwierig, umfassende und reichhaltige Informationen über ein Reiseziel aus einer einzigen Datenquelle zu erhalten.

WiMi entwickelte einen Prototyp des Systems mithilfe eines erweiterten Big-Data-Analytics-Modells, das fünf breite Kategorien von Datentypen berücksichtigt, nämlich Bilder, Bewertungen, Klima, Soziale Medien und Standort. Optimierte und personalisierte Reiseempfehlungen werden erreicht, indem zielbezogene Informationen wie Bilder natürlicher Umgebungen, Bewertungen verschiedener Reiseaktivitäten, Klimadaten basierend auf der Historie von Wetterberichten, Inhalte sozialer Medien über aktuelle Ereignisse und globale Nachrichten sowie Standortinformationen mit geospatialen Entfernungsmessungen und nutzerzentrierten Reisebeschränkungen genutzt werden. Die Integration dieser Datenquellen bietet die Möglichkeit, ein umfassenderes und genaueres Verständnis von Reisezielen zu erlangen.

Das Modell verwendet intelligente Analysen und modernste Technologien, um ein optimiertes Reiseempfehlungssystem zu implementieren. Es wird auf der Grundlage von Schlüsseltechnologien wie Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), Data Mining und Machine Learning, Social Media Analysis und Geographic Information System (GIS) implementiert.

Deep Learning: WiMis erweitertes Big-Data-Analytics-basiertes Intelligence-Modell verwendet Deep-Learning-Techniken, um Bild- und Bewertungsdaten zu analysieren und zu verarbeiten. Durch das Training neuronaler Netzwerkmodelle ist es möglich, Informationen über die natürliche Umgebung eines Zielorts aus Bildern sowie über die Qualität touristischer Aktivitäten und Benutzererfahrungen aus Bewertungen zu extrahieren.

NLP: Natural Language Processing wird angewendet, um Bewertungsdaten für Sentiment Analyse und Personalisierung zu modellieren. Dies ermöglicht es dem Modell, die Einstellungen und Präferenzen von Nutzern gegenüber Tourismusaktivitäten für bessere personalisierte Empfehlungen zu verstehen.

Data Mining und Machine Learning: Das Modell verwendet Data-Mining- und Machine-Learning-Algorithmen, um Klimadaten zu analysieren, um Klimatrends und geeignete Reisezeiten an Zielorten zu verstehen. Diese Algorithmen können auch zukünftige Wetterbedingungen auf der Grundlage historischer Daten für Reisende vorhersagen.

Social Media-Analyse: Social Media-Daten werden durch Algorithmen analysiert, um die Auswirkungen aktueller Ereignisse auf Reiseziele zu verstehen. Dies ermöglicht es dem Modell, rechtzeitig Informationen im Zusammenhang mit Reisesicherheit und Hot Events bereitzustellen und Reisenden so fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

GIS: Die Verwaltung und Analyse georäumlicher Daten mithilfe der GIS-Technologie. Unter Berücksichtigung geospatialer Entfernungen und nutzerspezifischer Reisebeschränkungen sind wir in der Lage, Reisenden Zielvorschläge zu unterbreiten, die stärker auf ihre Bedürfnisse und Präferenzen abgestimmt sind.

Dieses Reiseempfehlungssystem bietet Reisenden genauere und persönlichere Ratschläge. Durch die Synthese verschiedener Datenquellen sind wir in der Lage, die natürliche Umgebung, touristische Aktivitäten, Klimatrends, Social-Media-Dynamik und globale Nachrichten eines Zielorts besser zu verstehen. Dies ermöglicht es Reisenden, alle Aspekte des Entscheidungsprozesses zu berücksichtigen und auf der Grundlage ihrer Präferenzen und praktischen Fragen fundierte Reiseentscheidungen zu treffen. Die Entwicklung dieses Reiseempfehlungssystems basiert auf modernster Technologie und intelligenter Analyse, die mehrere wichtige Vorteile bieten:

Personalisierte Empfehlungen: Durch eine eingehende Analyse der Präferenzen und Bedürfnisse des Benutzers ist das System in der Lage, die für jeden Reisenden am besten geeigneten Ziele anhand seiner einzigartigen Interessen und Präferenzen zu empfehlen. Personalisierte Empfehlungen bieten ein stärker individualisiertes Erlebnis und ermöglichen es Reisenden, eine größere Zufriedenheit zu erreichen und den Spaß am Reisen zu genießen.

Kontextorientiert: Das System berücksichtigt nicht nur die persönlichen Präferenzen des Benutzers, sondern auch dynamische Umweltfaktoren. So kann das System beispielsweise auf der Grundlage aktueller Klimabedingungen und jüngster Entwicklungen in den sozialen Medien Reisenden genauere Zielvorschläge machen. Solche kontextbezogenen Empfehlungen machen Reiseentscheidungen relevanter, erhöhen ihre Zuverlässigkeit und Nützlichkeit.

Integration mehrerer Datenquellen: Das System nutzt eine Vielzahl von Datenquellen, darunter Bilder, Bewertungen, Klima, Soziale Medien und Standortinformationen. Durch die Integration dieser Daten ist das System in der Lage, umfassendere und multidimensionale Informationen über das Ziel bereitzustellen und Reisenden ein tieferes Verständnis und Entscheidungshilfen zu bieten. Dieser Multi-Source-Data-Integration-Ansatz verbessert die Informationsqualität und Zuverlässigkeit des Empfehlungssystems erheblich.

Echtzeit-Updates: Durch die Überwachung und Analyse von Datenquellen in Echtzeit ist das System in der Lage, rechtzeitig Feedback zu den neuesten Zieldynamiken und Informationen zu geben. Dies ermöglicht es Reisenden, auf die neuesten Reiseinformationen zuzugreifen und Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellen Situation zu treffen. Die Echtzeit-Update-Funktion verbessert die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit des Systems, sodass es auf den sich ständig verändernden Tourismusmarkt und die Bedürfnisse der Nutzer reagieren kann.

Benutzerbeteiligung: Das System bietet auch einen Benutzerbeteiligungsmechanismus, bei dem Reisende die Empfehlungsergebnisse bewerten und Feedback geben können. Ein solcher Benutzerbeteiligungsmechanismus hilft, den Empfehlungsalgorithmus weiter zu optimieren und die Genauigkeit und Benutzerzufriedenheit des Systems zu verbessern.

WiMis Reiseempfehlungssystem basierend auf erweiterten Big-Data-Analytical-Intelligence-Modellen bietet Reisenden zuverlässigere und persönlichere Vorschläge. Durch den Einsatz modernster Technologien wie Deep Learning, Natural Language Processing, Data Mining, Social Media Analysis und GIS ist das System in der Lage, eine Vielzahl von Datenquellen zu synthetisieren, um Reisenden die am besten geeigneten Zielvorschläge zu machen, die Benutzerpräferenzen, dynamische Umgebungen und praktische Fragen berücksichtigen. Ein solches System wird die Reisebranche in Richtung größerer Intelligenz und Personalisierung vorantreiben, das Erlebnis und die Zufriedenheit der Reisenden verbessern und Reisebranchenteilnehmern mehr Geschäftsmöglichkeiten und Wettbewerbsvorteile bieten.

Über WIMI Hologram Cloud

WIMI Hologram Cloud, Inc. (NASDAQ:WIMI) ist ein umfassender technischer Lösungsanbieter für die professionelle Hologrammbranche, der sich auf professionelle Bereiche konzentriert, darunter holographische AR-Automobil-HUD-Software, 3D-holographischer Pulse LiDAR, Kopfmontierte Light-Field-Holographiegeräte, Hologramm-Halbleiter, Hologramm-Cloud-Software, holographische Auto-Navigation und andere. Seine Dienstleistungen und holografischen AR-Technologien umfassen holographische AR-Automobilanwendungen, 3D-holographischen Pulse LiDAR-Technologie, Hologramm-Vision-Halbleitertechnik, Hologramm-Softwareentwicklung, holographische AR-Werbetechnologie, holographische AR-Unterhaltungstechnologie, holographisches ARSDK-Zahlung, interaktive holographische Kommunikation und andere holographische AR-Technologien.

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