基于地理坐标和轨迹数据的路径推荐方法

　　随着带有定位功能移动设备的广泛应用，带地理坐标和地理空间轨迹等信息数据的照片数量呈指数增长，并被分享在社交网络等网站中，这些信息可帮助人们发现热门旅游景点。然而，景区内景点数据缺失、景点热门程度未知、景区内游览路径多样及游览时间难以获得等问题给景区路线规划带来巨大挑战。

　　为弥补旅游相关网站旅游信息推荐的不足，以真实景区图片地理坐标数据和游览路径数据为研究基础，提出一种混合密度聚类方法识别景点热度，通过确定HITS算法预估景点吸引力，改进传统ACO算法，设计一种包含单景区内所有景点的游览路径生成算法，帮助用户检索旅游景点中优质资源并规划有效的游览路径。为评估景区热点和路线规划方法的效果，进行多种算法对比实验，结果表明所选方法具备高效性和实用性。