传统村落旅游文化资源智能整合模型研究

　　[摘要] 为了提高传统村落旅游文化资源的共享化水平，提出一种基于大数据信息融合聚类调度的传统村落旅游文化资源整合模型，采用大数据处理技术和并行计算方法进行传统村落旅游文化资源的整合设计。采用SPSS统计软件进行实证分析，结果表明，采用该方法进行传统村落旅游文化资源整合的融合度较高，促进了传统村落旅游经济的发展。

　　[关键词] 传统村落;旅游文化资源;大数据

　　一、引言

　　随着文化旅游产业的快速发展，对传统村落的旅游文化资源开发成为未来旅游产业发展的重要方向。传统村落中具有丰富的旅游资源，以传统村落的旅游文化为基础，推进传统村落的生态旅游发展，在旅游文化建设中，结合当地的旅游资源和人文环境，发展符合当地旅游产业特色的旅游经济，推进传统村落的旅游文化资源开发，进行美丽乡村建设，提高当地的经济收入水平。在对传统村落旅游开发过程中，需要对传统村落旅游文化资源进行智能整合设计，提高对传统村落旅游文化资源的集成管理和调度能力，从而促进旅游文化资源的信息共享化水平的提升，研究传统村落旅游文化资源智能整合模型具有重要意义。本文提出了一种基于大数据信息融合聚类调度的传统村落旅游文化资源整合模型。

　　二、传统村落旅游文化资源信息采样及特征分析

　　(一)传统村落旅游文化资源采样

　　采用统计分析方法进行传统村落旅游文化资源采集，对采集的传统村落旅游文化资源进行信息重构，构建传统村落旅游文化资源的特征信息流，采用线性回归分析模型和物联网技术构建传统村落旅游文化资源的分布式结构模型[1] ，用 xn - j 表示传统村落旅游文化资源属性集的模糊分布自相关量，ηn - j 表示传统村落旅游文化资源属性特征向量的有限分布集，，则传统村落旅游文化资源信息流重组模型表示为：

　　xn = a0 +∑i = 1 MAR aixn - i +∑i = 0 MMA bjηn - j (1)

　　其中，a0 为统计数据的采样幅值，bj 为传统村落旅游文化资源的最优关联规则分布属性。采用分段样本统计分析方法进行传统村落旅游文化资源的联合关联互信息的特征分析，传统村落旅游文化资源的标量时间序列为 x(t) ，t = 0,1,…,n - 1，结合模糊信息特征分析方法[2] ，得到旅游文化资源集分布的有限集合为：

　　X ={x1,x2,…,xn}⊂RS (2)

　　结合融合数据聚类模型，得到传统村落旅游文化资源的关联相关性特征提取结果为：

　　C(l)=∑i = 1 k ∑k = 1 nj (  x  j k - Aj (L) ) 2

　　在大数据处理环境下，传统村落旅游文化资源信息管理系统汇聚了大量的多源信息资源，在模糊聚类中心，分析旅游文化资源的统计测量误差[3] ，当聚类中心的相对距离满足 C(l)- C(l - 1) < ζ ，得到传统村落旅游文化资源的聚类迭代式为：

　　Aj (L + 1)= 1 n∑i = 1 k X j i ( j = 1,2,…,k)

　　设 (SK,aK) 和 (S1,a1) 为传统村落旅游文化资源整合节点之间的模糊贴近度矢量，那么相应的资源分布二元语义特征映射描述为：

　　θ:S → S × [-0.5,0.5

　　θ(si )=(si ,0),si ∈ S

　　设实数 β [0，T]为相似度，传统村落旅游文化资源调度的描述性统计特征分布评价集为S，{ν1,…νM} 代表传统村落旅游文化资源信息集合，采用关联融合方法进行旅游资源调度，得到统计特征量表示为：

　　CΦ(u)= Φ(Φ-1 (ui ),…Φ-1 (un)) u ∈ I n

　　其中，ui 是一个任意的评价指标权重，在信息化条件下进行传统村落旅游文化资源配置，传统村落旅游文化资源配置统计面板数据定义为 νm,m ∈ [1,n] ，构建传统村落旅游文化资源配置集合 G(其元素为 gωm,ω⊆{G,T,W,L},m ∈ [1,n])，由此实现传统村落旅游文化资源采样。

　　(二)传统村落旅游文化资源整合的统计量分析

　　采用云计算模型进行传统村落旅游文化资源的整合结构分析，提取传统村落旅游文化资源的交叉频繁项规则特征量，分析传统村落旅游文化资源整合主要变量之间的相关程度[4] ，实现对信息化条件下传统村落旅游文化资源整合的回归分析和有效性评价，构建传统村落旅游文化资源整合的解释变量模型和控制变量模型[5] ，数学模型建立如下：

　　max Z =∑i = 1 m ∑i = 1 m xijcij

　　st =∑i = 1 m xij

　　st =∑i = 1 m xij

　　xij = 1

　　st = 0,or,1

　　其中，xij = 1表示传统村落旅游文化资源整合的回归系数，设置为绿色预警;xij = 0 表示信息化条件下传统村落旅游文化资源得到合理利用的条件概率，设置为橙色预警;xij = -1表示在多元回归分析模型下传统村落旅游文化资源没有得到合理利用，设置为红色预警。采用相关性分析和Pearson回归分析方法，根据描述性统计分析结果，将传统村落旅游文化资源整合分为3个级别[6] ，采用多元线性回归分析方法，构建传统村落旅游文化资整合的检测统计分析模型表达式为：

　　TTD = a1 x1 + a2 x2 + … + ak xk + δ

　　式(13)中 TTD表示旅游管理部门进行传统村落旅游文化资源整合的相关因子，分别是 a1 ，a2 ，… ak ，在传统村落旅游文化资源分布结构模型下，以 β 为边界条件，得到传统村落旅游文化资源整合的拓展外延 Mβ ：

　　Mβ ={x| x ∈ M,| f (x)∩ Y| /|Y |  β，0  α  β  1}

　　采用 U(t)=∑M ∈ E p[M] 表示传统村落旅游文化资源整合主体的信任度属性状态集合，Ax ⊆P × T ，构建传统村落旅游文化资源模糊指派调度集合，得到传统村落旅游文化资源调度信息的粗糙集耦合特性数学模型，基于模糊聚类和粗糙集算法实现对传统村落旅游文化资源整合的量化回归模型构建。

　　三、旅游文化资源整合模型的优化设计

　　(一)旅游文化资源整合的模糊聚类模型在进行传统村落旅游文化资源整合的统计量分析的基础上，进行旅游文化资源整合模型的优化设计，提出一种基于大数据信息融合聚类调度的传统村落旅游文化资源整合模型。

　　四、实证分析

　　为了验证设计的旅游文化资源整合模型的性能，进行实证分析，实证数据分析软件为 Excel 2007 和 SPSS19.0，相关参数为：Q =200，C1 =30，C2 =10，Cr =2，μ1 = μ2 = 0.01，ρ1 = ρ2 = 0.01，δ = 0.8 ，对旅游文化资源的原始数据采样来自于网络数据库，采用描述性统计分析方法进行原始资源数据特征分析，得到传统村落旅游文化资源整合的描述性统计分析结果(表1)。

　　以表1的描述性统计分析结果为分析样本，采用大数据信息融合方法进行资源整合分析，根据SPSS统计分析结果，得到旅游文化资源整合处理后的旅游经济增长水平、投资收益以及盈余水平结果(表2)。

　　分析表1和表2结果得知，采用方法构建传统村落旅游文化资源整合模型，各个变量之间的相关性关系较强，旅游经济收入水平不断提高。通过传统村落旅游文化资源整合，提高了旅游经济的盈余水平，旅游经济得到稳健性增长。

　　五、结语

　　对传统村落旅游文化资源进行智能整合设计，提高对传统村落旅游文化资源的集成管理和调度能力，从而促进旅游文化资源的信息共享化水平，促进旅游经济发展。提出一种基于大数据信息融合聚类调度的传统村落旅游文化资源整合模型，采用云计算模型进行传统村落旅游文化资源的整合结构分析，提取传统村落旅游文化资源的交叉频繁项规则特征量，构建传统村落旅游文化资源整合的模糊聚类模型，计算传统村落旅游文化资源的模糊关联度特征，对提取的旅游文化资源的关联特征量采用C均值聚类方法进行大数据融合处理，采用并行调度技术进行传统村落旅游文化资源的整合和自适应调度，提高对旅游文化资源的自适应调度能力。推荐阅读：农村金融发展对农村居民收入的影响研究

　　[参考文献]

　　[1] Wang Z L，Gao Q，Zhao H Y. CPG-inspired locomotion control for a snake robot basing on nonlinear oscillators[J]. Journal of Intelligent and Robotic Systems，2017，85(2)：209-227.

　　[2] 马宇，蔡远利. 基于多LPV 模型的调度离线鲁棒预测控制[J].控制与决策，2016，31(8)：1468-1474.

　　[3] 高清，黄治化，陈鹏宇，等. 四川省矿产资源开发与经济发展的耦合协调关系分析[J].资源与产业，2018，20(4)：69-74.

　　[4] 陈文庆，程雪颖. 云计算环境下的资源调度和优化方法[J].激光杂志，2016 ，37(6)：115-118.

　　[5] 关兆雄，庞维欣. 基于在线迁移的虚拟化资源整合研究[J].自动化与仪器仪表，2018，(3)：59-62.

　　[6] KAMALI S M，ARBABI A，ARBABI E，et al. Decoupling optical function and geometrical form using conformal flexible dielectric metasurfaces[J]. Nature Communications，2016，7(5)：11618.

　　[7] XIONG He，GUO Youqiang，ZHU Honghao，WANG Shuo. Robust Nonnegative Matrix Factorization on Manifold via Projected Gradient Method[J]. Information and control，2018，47(2)：166-175.

《传统村落旅游文化资源智能整合模型研究》

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