BIG DATA И AI-АНАЛИТИКА В ТУРИСТИЧЕСКОМ СЕКТОРЕ: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТОКА И ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ AR-КОНТЕНТА

BIG DATA И AI-АНАЛИТИКА В ТУРИСТИЧЕСКОМ СЕКТОРЕ: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТОКА И ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ AR-КОНТЕНТА

Авторы

  • Бобур Рахимов ТГЭУ

Ключевые слова:

большие данные, AI-аналитика, туризм, прогнозирование потоков, персонализация AR-контента, динамическое ценообразование, цифровая экономика

Аннотация

В статье рассматривается использование больших данных и методов искусственного интеллекта для прогнозирования туристических потоков и персонализации AR-гидов. С применением GPS-трекинга, логов транзакций (покупок билетов) и пользовательских действий в мобильных приложениях накапливаются массивы данных о поведении туристов. На основе этих данных строятся модели временных рядов и машинного обучения для краткосрочного прогноза посещаемости объектов (например, с учётом сезонных кластеров), а также алгоритмы рекомендаций для формирования персонализированных маршрутов (с учётом предпочтений и текущего контекста пользователя). Интеграция AI-модулей с AR-приложением позволяет динамически подстраивать мультимедийный контент по GPS-локации, загруженности и профилю туриста. Полученные решения оптимизируют распределение потоков (предотвращая перенасыщение достопримечательностей), повышают вовлечённость пользователей и средний чек через персонализированные предложения. Рассмотрены также вопросы конфиденциальности и этики при использовании персональных данных в туризме

Биография автора

Бобур Рахимов, ТГЭУ

PhD, самостоятельный соискатель Ташкентского государственного экономического университета

Библиографические ссылки

Wang D, Xiang Z, Fesenmaier DR. Big Data analytics in tourism research: a review. Tourism Management. 2018;68:301–18.

Li X, Wang Y, Zeng D. LSTM-based time series forecasting model for tourist arrival prediction. International Journal of Tourism Research. 2019;21(4):501–17.

Chen C, Prelipcean A. Clustering-based segmentation of tourist trajectories in smart cities. Journal of Travel Research. 2020;59(5):800–15.

Gretzel U, Sigala M, Xiang Z, Koo C. Smart tourism: foundations and developments. Electronic Markets. 2015;25(3):179–88.

Alibaba Group. Travel Intelligence: Smart Tourism Solutions White Paper. Hangzhou: Alibaba Group; 2021.

Hochreiter S, Schmidhuber J. Long short-term memory. Neural Computation. 1997;9(8):1735–80.

Box GEP, Jenkins GM, Reinsel GC. Time Series Analysis: Forecasting and Control. 5th ed. Hoboken: Wiley; 2015.

European Union. Regulation (EU) 2016/679 of the European Parliament and of the Council (General Data Protection Regulation). Official Journal of the European Union. 2016;L119:1–88.

European Parliament. Proposal for a Regulation laying down harmonised rules on artificial intelligence (AI Act). Preamble. 2021.

Mouratidis K. Toward smart tourism cities: a review of Big Data case studies. Sustainability. 2022;14(8):4876.

Bekele MA, Pierdicca R, Frontoni E, Malinverni ES, Gain J. A survey of augmented, virtual, and mixed reality for cultural heritage. Journal on Computing and Cultural Heritage. 2018;11(2):1–36.

Fusco G, Cagnazzo L, Farronato M. Ethical guidelines for digital restoration of cultural heritage. Digital Applications in Archaeology and Cultural Heritage. 2022;23:e00215.

Загрузки

Опубликован

2025-09-30

Как цитировать

Рахимов, Б. (2025). BIG DATA И AI-АНАЛИТИКА В ТУРИСТИЧЕСКОМ СЕКТОРЕ: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТОКА И ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ AR-КОНТЕНТА. Raqamli Iqtisodiyot Va Axborot Texnologiyalari, 5(3), 123–131. Retrieved from https://dgeconomy.tsue.uz/index.php/dgeco/article/view/431

Выпуск

Раздел

Raqamli iqtisodiyot va axborot texnologiyalari
Loading...