文化和旅游部关于推动在线旅游市场高质量发展的意见
标 题：文化和旅游部关于推动在线旅游市场高质量发展的意见发文机关：文化和旅游部发文字号：文旅市场发〔2023〕41号来 源：文化和旅游部网站主题分类：公文种类：意见成文日期：2023年03月24日标 题：文化和旅游部关于推动在线旅游市场高质量发展的意见发文机关：文化和旅游部发文字号：文旅市场发〔2023〕41号来 源：文化和旅游部网站主题分类：公文种类：意见成文日期：2023年03月24日文化和旅游部关于推动在线旅游市场高质量发展的意见文旅市场发〔2023〕41号
各省、自治区、直辖市文化和旅游厅局，新疆生产建设兵团文化体育广电和旅游局:
在线旅游经营服务是旅游产业链的关键环节，是满足广大人民群众出游需求、促进旅游消费、带动旅游产业发展的重要力量。为进一步加强在线旅游市场管理，保障旅游者合法权益，发挥在线旅游平台经营者整合交通、住宿、餐饮、游览、娱乐等旅游要素资源的积极作用，促进各类旅游经营者共享发展红利，推动旅游业高质量发展，现提出以下意见：
坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大精神，贯彻落实党中央关于加快建设网络强国、数字中国决策部署，立足新发展阶段，贯彻新发展理念，构建新发展格局，以推动高质量发展为主题，以深化供给侧结构性改革为主线，以满足人民日益增长的美好生活需要为根本目的，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，更好发挥政府作用，用好各项纾困政策，调动市场积极因素，大力发展数字经济，深入发展智慧旅游，提升常态化监管水平，支持在线旅游平台经营者在引领发展、创造就业中大显身手。坚守安全底线，加强行业自律，推动在线旅游市场高质量发展。
坚持安全底线。树牢底线思维，坚持社会主义核心价值观，坚守旅游者人身财产安全、信息内容安全、网络安全，加强行业治理体系和治理能力建设。
坚持以人为本。以旅游者需求为导向，不断丰富服务种类、拓展服务内容，打造精准化、专业化、特色化服务产品，努力满足人民群众多样化个性化的旅游服务需求。
坚持协调发展。保障旅游者合法权益，构筑在线旅游平台经营者、平台内经营者与旅游者之间的良性产业生态，引导在线旅游平台经营者与旅行社、交通、住宿、餐饮、游览、娱乐等相关经营者协同发展，促进资源高效配置，推动旅游业繁荣发展。
坚持创新引领。深化在线旅游行业数字化、网络化、智能化发展，推动新技术应用，鼓励行业创新，充分发挥在线旅游经营者数据和信息能力优势，提升行业数字化水平，为旅游者提供智慧化的服务。
积极发挥在线旅游的枢纽和引领作用，加快推进智慧旅游发展，推动旅游业创新发展，促进新技术应用和迭代创新，创造
Java旅游网站源码+页面
旅游网站[源码+前后端页面]在线预览：旅游网站TourismPro
账号：朱利尔，密码：123
皮尔逊相关系数的相似度算法(Pearson)
注：看不到图片可能需要梯子(maybeuneedVPN)
后台用户列表：Run-启动访问(本地部署)
1.启动Nginx下载地址：点击下载启动命令：nginx.exe
2.启动Mongodb下载地址：点击下载下载后需要本地配置，具体请自行搜索(参考地址)。启动命令：netstartmongoDB
3.启动Redis下载地址：点击下载下载后需要本地配置，具体请自行搜索(参考地址)。启动命令：redis-server.exe--service-start--service-nameredisserver
4.启动项目本地启动打开idea选择importproject，选择tourismPro或者mongodb-file-server导入，然后等待相关依赖加载完成修改tourismPro项目中application.properties配置文件，将你自己的MySQL账号和密码替换写入#数据源spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/tourismPro?useUnicode=true&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&autoReconnect=true&characterEncoding=utf8spring.datasource.username=你自己的MySQL账号spring.datasource.password=你自己的MySQL密码spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
修改mongodb-file-server项目中application.properties配置文件，将你自己本地创建的数据库替换写入，这里在mongodb中创建了名为tourismPro的数据库spring.data.mongodb.uri=mongodb://localhost:27017/tourismPro
注：使用我配置好的Nginx部署前端项目，通过我打包的jar直接启动后端项目下载部署包：百度网盘提取码：1bra
1.工具介绍：【MongoDB安装包】mongodb-win32-x86_64-3.4.24.zip【MongoDB连接工具】Robo3T_v1.3.1.exe【Redis安装包】Redis-x64-3.0.504.zip【Redis连接工具】redis-desktop-manager-0.9.3.817.exe【Nginx安装包】nginx-1.18.0.zip【MySql连接工具】Navicat网上一大堆我就不上传了
2.前端部署：务必保证系统的80端口、8082端口不被占用解压nginx-1.18.0-tourismPro.rar双击解压后nginx-1.18.0-tourismPro目录中的nginx.exe打开浏览器，输入localhost，再打开新标签输入localhost:8082页面正常显示则前端部署完成
3.后端部署：务必保证系统的8081端口不被占用务必保证系统已经正确配置了JDK1.8环境变量务必保证系统正确安装且启动了Redis且未修改默认端口、未设置密码务必保证系统正确安装且启动了Mongodb且新建了一个名为tourismPro的数据库务必保证系统安装的是Mysql5.X版本本项目暂不支持8.X系列的MySQL数据库且新建了一个名为tourismPro的数据库安装数据库时设置初始化账号为root，密码为1234打开cmd或者powershell输入以下命令：java-jartourismPro.jar打开一个新的cmd或powershell输入以下命令：java-jarmongodb-file-server.jar
两个jar包启动都不报错则部署成功
打开浏览器访问地址前台：http://localhost后台：http://localhost:8082/index.html
文化和旅游部关于印发“十四五”文化和旅游发展规划的通知文旅政法发〔2023〕40号
各省、自治区、直辖市文化和旅游厅局，新疆生产建设兵团文化体育广电和旅游局，本部各司局，驻部纪检监察组，各直属单位，国家文物局：
为进一步推进文化事业、文化产业和旅游业繁荣发展，根据中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要，我部编制了“十四五”文化和旅游发展规划，现印发给你们。“十四五”文化和旅游发展规划是指导文化和旅游系统“十四五”工作的总体规划，请各地区、各单位高度重视规划实施，结合实际认真贯彻落实。
文化和旅游部2023年4月29日
1. “十四五”文化和旅游发展规划
文化和旅游部关于印发“十四五”文化和旅游发展规划的通知文旅政法发〔2023〕40号
各省、自治区、直辖市文化和旅游厅局，新疆生产建设兵团文化体育广电和旅游局，本部各司局，驻部纪检监察组，各直属单位，国家文物局：
为进一步推进文化事业、文化产业和旅游业繁荣发展，根据中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要，我部编制了“十四五”文化和旅游发展规划，现印发给你们。“十四五”文化和旅游发展规划是指导文化和旅游系统“十四五”工作的总体规划，请各地区、各单位高度重视规划实施，结合实际认真贯彻落实。
文化和旅游部2023年4月29日
1. “十四五”文化和旅游发展规划扫一扫在手机打开当前页
使用python爬取携程网旅游信息(包含景点、酒店、美食)
其中本次爬虫的主要思想是：首先是找到携程网url的编写规律，然后根据规律使用beautifulsoup4对所需的html语言中的信息提取，最后就是封装处理。爬取的信息只是用来本次毕设的研究非商业用途。对于毕设的相关总结在：旅游推荐系统毕业设计总结(包含旅游信息爬取、算法应用和旅游推荐系统实现)
本论文研究了某市接待国内游客人数的情况，利用该市近四年旅游人数的数据，运用一种特殊的RNN模型——LSTM模型，建立旅游人数预测模型，预测本月数据时考虑前24个月的数据，利用往年数据对模型进行训练，迭代训练2000次，模型的损失函数降低到0.0001水平。分别对2023年和2023年旅游人数进行预测，测试值与真实值总人数相差不到1万人，并利用2023年的测试数据和真实数据的标准差评估了模型的预测效果，标准差为53.86，所以模型预测效果非常好。通过比对2023年真实值与预测值，分析出新冠病毒的全球蔓延对该市旅游人数影响巨大，使该市旅游人数减少了约74.67%，大约7012万人。
关键词：旅游人数，SLTM，新冠疫情.1 问题重述1.1 新冠疫情对Q市旅游人数的影响问题描述
2023年末的COV-19疫情的出现，在2023年产生了重大影响，全国多行业的发展有所减缓，Q市的旅游业也严重受到波及。近4年来(2023年~2023年)Q市接待国内游客如下表1所示。根据表中历史数据，试建立数学模型，回答以下问题：
1根据2023-1018前三年的数据，建立旅游人数预测模型，预测2023年Q市各月的旅游人数，并和2023年实际人数进行比较，说明此模型的预测效果；
2根据2023-2023年四年的数据，以上述模型预测并评价此次新冠病毒的全球蔓延对2023年Q市旅游人数造成的影响表2为2023年实际旅游人数。
表1.Q市往年接待国内游客人数单位：万人
表2.Q市2023年接待国内游客人数单位：万人
1.2 新冠疫情对Q市旅游人数的影响问题中数据的解释
表格中单位为万人，模型预测结果可以采用四舍五入的方法保留四位小数。2 假设和符号2.1 基本假设
1.旅游需求发展没有跳跃式发展，即需求的发展是渐进的，旅游业发展平稳。
2.景点本身不发生大的变化。
3.检索得到的数据可靠性高。
4.旅游需求主要受资源，环境，交通，季节，费用和服务质量等因素的影响。2.2 论文中所用符号说明基本假设
X：代表月份1,2，…,12，输入数据
y：代表每月对应的旅游人数
tanh：激活函数
C_t：LSTM细胞状态3 模型求解3.1 模型的建立3.1.1LSTM模型介绍
长短期记忆神经网络longshort-termmemory,LSTM是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说就是比普通RNN在更长的序列中有更好的表现。主要的改变是增加了三个门，分别是输入门、输出门和忘记门。
所有RNN都具有一种重复神经网络模块的链式的形式。在标准的RNN中，这个重复的模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。LSTM同样是这样的结构，但是重复的模块拥有一个不同的结构。不同于单一神经网络层，这里是有四个，以一种非常特殊的方式进行交互。
图1. LSTM中的重复模块包含四个交互的层
图中使用的各种元素的图标解释如下：
图2. LSTM中的图标3.1.2LSTM模型核心思想
LSTM的关键就是细胞状态，水平线在图上方贯穿运行。细胞状态类似于传送带。直接在整个链上运行，只有一些少量的线性交互。信息在上面流传保持不变会很容易。
图3.SLTM核心思想
LSTM有通过精心设计的称作为“门”的结构来去除或者增加信息到细胞状态的能力。门是一种让信息选择式通过的方法。他们包含一个sigmoid神经网络层和一个pointwise乘法操作。
图4.SLTM的门结构
Sigmoid层输出0到1之间的数值，描述每个部分有多少量可以通过。0代表“不许任何量通过”，1就指“允许任意量通过”！
LSTM拥有三个门，来保护和控制细胞状态。3.1.3理解LSTM
LSTM中的第一步是决定从细胞状态中丢弃什么信息。这个决定通过一个称为忘记门层完成。该门会读取h_{t-1}和x_t，输出一个在0到1之间的数值给每个在细胞状态C_{t-1}中的数字。1表示“完全保留”，0表示“完全舍弃”。
下一步是确定什么样的新信息被存放在细胞状态中。这里包含两个部分。第一，sigmoid层称“输入门层”决定什么值将要更新。然后，一个tanh层创建一个新的候选值向量， ilde{C}_t，会被加入到状态中。
更新旧细胞状态，C_{t-1}更新为C_t，把旧状态与f_t相乘，丢弃掉确定需要丢弃的信息。接着加上i_t* ilde{C}_t。这就是新的候选值，根据决定更新每个状态的程度进行变化。
最终，需要确定输出什么值。这个输出将会基于细胞状态，但是也是一个过滤后的版本。首先，运行一个sigmoid层来确定细胞状态的哪个部分将输出出去。接着，把细胞状态通过tanh进行处理得到一个在-1到1之间的值并将它和sigmoid门的输出相乘，最终仅仅会输出确定输出的那部分。
图8.输出信息3.2 求解或编程3.2.1实现原理
构建一个具有单个神经元的输入层、具有4个LSTM存储单元的隐藏层，以及具有单个值预测的输出层的神经网络。LSTM存储单元采用的是默认的sigmoid激活函数。对网络训练2000个epochs，并将batch_size设置为1。
模型预测过程中会将新预测到的数据值添加列表，用于预测接下来的数据。采用的方式是逐个月份进行预测，利用前24个月的数据，预测本次数据，所以需进行12次预测。
LSTM的输入数据具有以下形式的特定阵列结构：[样本，时间步长，特征]。在create_dataset()函数中生成的数据集采用的是如下的形式：[样本，特征]。然后需要使用numpy.reshape()函数对数据集进行结构转换，转换时将每个样本作为一个时间步长。
1. 导入历年旅游人数的数据，共60条，表示2023-2023近60个月旅游人。
2. 标准化数据，使用Scikit-Learn中的MinMaxScaler预处理类对数据集进行归一化处理，将数据缩放到0——1。
3. 将数据分为训练集和测试集，解决问题一训练集为1-36条数据，测试集为37-48条数据，解决问题二训练集为1-48条数据，测试集为49-60条数据。
4. 创建训练数据集X_train,y_train分别代表模型输入数据集和结果数据集，每一维X_train[i]包含12个数据，及预测月份y_train[i]的前12个月的数据。
5. 模型设置隐含层设置4个LSTM存储单元，神经元设置单个输入输出层，采用默认的sigmoid激活函数，loss函数采用标准差。对X_train,y_train数据集进行训练，训练周期为epochs=2000，batch_size=1，得到数据模型。
6. 重复12轮预测，利用前24个月的数据，每一轮预测一个月份的旅游人数，并将新预测的数据添加到列表中，用于预测下一个月份的旅游人数。
7. 预测数据与真实数据计算标准差，评估模型预测效果。
3.2.4预测结果及分析：
实验数据如下：
表3.1.Q市2023、2023年接待国内游客人数真实值及预测值单位：万人
通过对2023、2023、2023年36个月份的数据进行训练得到的模型，模型损失函数loss:5.3235e-7。
图3.12023年数据比对结果红色为预测值，黑色为真实值
预测结果如表3.1,2023年预测总人数为7226.2848万人，与真实值相差0.7152万人，真实值与测试值之间的标准差：ValidationScore:53.86RMSE
测试值与真实值总人数相差不到1万人，各月人数差距不大，标准差较小，数据变化趋势与真实值变化趋势相符，预测效果非常好。
通过对2023、2023、2023、2023年48个月份的数据进行训练得到的模型，模型损失函数loss:1.3921e-4。
图3.22023年数据比对结果红色为预测值，黑色为真实值
预测结果如表3.1,2023年预测总人数为9389.8151万人，与真实值相差7011.8151万人，2023年实际旅游人数占预测人数的25.33%，即新冠疫情造成该市旅游人数减少了约74.67%。3.3解的现实意义
1.帮助城市制定旅游发展计划，由历年统计数据可以看出旅游业发展迅速，在没有特殊情况的干扰下，每年游客数目逐年上升，政府应制定中长期旅游发展规划，合理引导促进旅游业的发展，为了适应旅游需求的不断增长，提高服务质量，旅游部门应相应加大在交通，环境改善等方面的投资力度及相互协作能力，同时，要加大对旅游资源的保护力度，防止旅游饱和和超载对环境设施的消极影响。
2.由疫情的影响可以看出，突发事件对该城市旅游业影响巨大，政府在制定旅游发展规划过程中也应做好防护突发事件的措施和准备，将损失降到最小。有必要进一步完善各种重大突发事件的应急机制，使得旅游业在出现重大突发事件的年份中不至于出现滑坡4 敏感性和稳健性分析4.1 敏感性分析
由于数据预测过程中迭代次数足够高，损失函数值通常不大于0.0001，所以模型预测效果通常十分接近真实值，可以很好捕捉到历史数据中的数据变化趋势。因此模型对数据十分敏感。4.2 稳健性分析
由于训练数据不够丰富，模型只适合近期数据预测，对于后一年的数据可以良好预测，如果对后几年的数据进行预测的话，仅靠近三四年的数据不能保证预测效果，单数如果能够提供