利用最新的自然語言處理技術和高級統計模型，並由人工智能與大數據驅動的旅遊熱度指標。

香港

慧科－香港科技大學旅遊指數是由慧科訊業與香港科技大學商學院合作研究的香港旅遊業項目。該項目基於慧科人工智能（Wisers AI）的全景智能大數據平台以及科大的統計建模能力。採用創新的中文自然語言處理（NLP）技術對社交媒體內容進行分析，提煉超過20種與旅遊相關的影響因素，並結合氣候、匯率和公眾假期等外生變量，建立了包括訪港人數、酒店入住率、平均酒店價格在內的預測模型，以期全面且準確地分析香港旅遊業的發展態勢。

綜合指數

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成份指數

訪港旅客人數

0

酒店入住率

0

酒店平均房價

0
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綜合指數由三部分組成，即内地到訪香港旅客人數、香港酒店入住率和香港酒店平均房價。將這三個成分指數進行加權平均，權重分別為0.5、0.25和0.25，以得到一個可廣義描述香港旅遊熱度的綜合指數。 2018年的平均指數為基準點100點。

目標受眾

旅遊業是一個對遊客口碑極為依賴的行業，分析遊客需求和出行因素十分重要。因此，慧科－香港科技大學旅遊指數基於用戶生成數據，實時預測旅遊需求，對政府和業界有指導意義。政府可藉此調整政策，提供更優質服務，增強香港旅遊競爭力；業界可藉此分析社交媒體內容，了解遊客需求，提高宣傳效果。與此同時，該指數對時事、季節和假期等因素的考慮還能夠提供資源分配方面的建議，因時制宜，讓商業計劃更高效、更靈活。

>20項

理論框架中囊括的
旅行相關影響因素

>1000萬條

每日收集的數據總量

可達96%

最終預測準確率

利用最新的自然語言處理技術和高級統計模型

理論基礎與模型構建

社交媒體已成為各行各業分析目標用戶和發展趨勢的重要途徑，然而其內容來源之廣、體量之大，也給數據分析過程帶來了一定的難度。

慧科－香港科技大學旅遊指數採用了慧科自主研發的自然語言處理技術（NLP），對從社交媒體中爬取的與香港旅遊有關的帖文使用機器學習方法進行主題提取與聚類，得到帖文內容所提及的旅遊因素。

進一步地，我們對預處理後的文本數據進行量化，並結合實際情況對不同因素賦予差別權重，建立了一個多元時間序列回歸模型，對訪港人數、酒店入住率 和平均酒店價格進行分別預測，最後對這三個成分指數進行加權平均，得到慧科－港科大旅遊指數。同時，我們對比研究了該模型對未來不同時間點的預測效果，找到了能夠兼顧準確性和更新速度的參數位置，預測準確率可達96%。

Descriptive flow diagram of our NLP methodology

最新消息


免責聲明

慧科-香港科技大學旅遊指數（「指數」）是由慧科訊業有限公司旗下AI實驗室（「慧科人工智能」）及香港科技大學商學院商業及社會資訊分析研究中心（「CBSA」）聯合開發的項目。由於根據不同的目的處理資料的方法不同，「指數」與其他應用，分析，研究，文章和出版物中提供的資訊之間可能存在差異。

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