澳大新語 • 2021 UMAGAZINE 24 25 封面專題 • COVER STORY 店、餐廳和博物館等旅遊場所都能採用這些技 術，了解旅客需要，改善服務和拓展客源。」他的 團隊也正研究用社交媒體數據，評估各區不同 時段的旅客密度，為政府規劃交通及旅遊設施 提供參考。 改良算法推動智慧旅遊 為方便市民和旅客出行、避開塞車，研究團隊 將會推出另一款手機程式，數據來自4 0 多個 路口的攝錄鏡頭。程式能在地圖上即時顯示道 路的擠塞程度和預測將來的路況，主要運用兩 種機器學習方法，分別是能從圖像識別車輛數 量和類型的「卷積神經網絡」，以及用來分析 相關的時序數據的「循環神經網絡」。他們更 在開發另一款運用機器學習模型的程式，預測 巴士到站時間。 鞏教授說，他的團隊還在處理一些技術挑戰， 其中一個是各大社交媒體開放數據的程度不 一、數據格式各異，需要整合不同平台產生的 數據。分析社交媒體數據時也會遇上語義分析 的難題，需要令電腦更準確地理解有多種含義 的單詞和句子：「我們的團隊將會繼續改進機 器學習模型，在澳門為旅客創造更優質和智能 的旅程服務。」 社交媒體每天產生大量時空數據，充分利用這 些大數據可以推動旅遊業智能化。為了善用這 些數據，澳門大學的研究人員正在開發一系列 先進算法，藉此推動澳門成為智慧型世界旅遊 休閒中心。 數據助旅客規劃行程 在智慧城市物聯網國家重點實驗室（澳門大學）， 數據挖掘專家、電腦及資訊科學系主任鞏志國 教授正在與研究生研究「社交媒體數據流的在 綫事件檢測與智能分層聚類技術」，其中一環 是開發供旅客和業界使用的手機程式。項目在 2019年起獲澳門科學技術發展基金資助。 鞏教授的團隊設計了一款手機程式，能夠推薦 個人化的澳門行程，原理是分析旅客在社交媒 體留下的「遊覽軌跡」，主要是他們在澳門到訪 過的地點、時間和評論。鞏教授相信，提供更個 人化的旅遊體驗有助延長旅客在澳遊覽的時間。 「對初次來澳的旅客，我們也運用了遷移學習 技術，通過分析他們在原居地的遊覽軌跡獲取 其旅遊喜好，在他們抵達前就能推薦景點。」 與此同時，鞏教授的團隊開發了一些新算法分 析社交媒體數據，能夠評估旅客心情、找出熱門 的名勝和活動，以及識別和預測突發事件。「酒 鞏志國教授 Prof Gong Zhiguo 電腦程式顯示旅客的位置和心情 A computer programme shows the locations of tourists and their sentiments
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