摘要
本发明涉及一种基于多源数据融合的旅游线路智能规划方法，方法包括：通过整合用户显式需求、隐式行为及实时环境数据，构建用户与景点的多维度特征向量；采用对抗神经网络解析显式需求与隐式偏好的矛盾冲突，生成动态权重系数以量化优先级；基于量子遗传算法融合动态权重与多目标优化函数，实现大规模景点组合的高效求解；结合流式计算技术实时处理交通拥堵及人流密度数据，动态调整路线以响应环境变化。该方法能够解决传统规划中需求矛盾难以平衡、计算效率低下及实时性不足的缺陷，从而提升旅游线路推荐的准确性、优化速度与动态适应能力。
