نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناس ارشد GIS، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی

2 عضو هیأت علمی دانشکده مهندسی ژئوماتیک، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی

چکیده

امروزه گردشگری به عنوان یکی از منابع اقتصادی، به خصوص در کشورهای دارای سابقه فرهنگی و جاذبه‌های متعدد گردشگری مورد توجه قرار گرفته است. در این راستا سامانه‌های توصیه گر گردشگری جهت کمک به گردشگران طراحی شده است. برنامه‌ریزی گردشگری قبل از اقدام به سفر، به شخص امکان بازدید بهتر و تعداد بیشتری از مکان‌ها را می‌دهد. در نتیجه انجام آن امری ضروری و اجتناب ناپذیر می‌باشد. در برنامه‌ریزی گردشگری عوامل متعدد و متنوعی دخیل هستند. مدیریت زمانی و انتخاب جاذبه‌های گردشگری مطابق با علایق شخص از مهمترین این عوامل می‌باشد. در مقاله حاضر یک سامانه برنامه‌ریزی گردشگری مبتنی بر وب جهت کمک به گردشگران برای بازدید از جاذبه‌های مورد علاقه در حداقل زمان ممکن، طراحی و پیاده سازی گردید. در توسعه این سامانه از تلفیق روش‌‌های مبتنی بر سامانه حامی تصمیم‌گیری مکانی و توابع تحلیل مکانی استفاده شده است. معیارهای در نظر گرفته شده در آن شامل معیارهای مربوط به ژئوتوریسم و عوامل مؤثر زمین شناختی و سایر گونه‌های گردشگری می‌باشد. سامانه طراحی شده از طریق اطلاعاتی از قبیل علایق، تعداد روزها و مکان شروع حرکت گردشگر، برای هر روز به صورت جداگانه، برنامه‌ریزی گردشگری را انجام داده و همراه با ارائه طرح روزانه گردشگر، بهترین مسیر بین مکان‌های منتخب را تعیین می‌نماید و مدیریت زمانی و مکانی به صورت همزمان انجام می‌دهد. این سامانه برای مکان‌های گردشگری استان تهران، پیاده سازی و قابلیت‌های آن مورد ارزیابی قرار گرفت.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

Developing a Tourism Planning System based on Spatial and Temporal Management

نویسندگان [English]

  • Zahra Bahari Sejehroudi 1
  • Mohammad Taleei 2

1 M.S. in GIS, Khaje Nasir Toosi University

2 Assistant professor in Geomatic faculty, Khaje Nasir Toosi University

چکیده [English]

Today, tourism is considered as one of the economic resources, especially in countries with a cultural history and numerous tourist attractions.In this regard, tourist advisory systems have been designed to help tourists. Planning tourism prior to traveling, allows a person to have a better visit and see more places. Therefore, it is necessary and inevitable to do so. Various and numerous factors are involved in tourism planning. Time management and the selection of tourist attractions in accordance with one's interests are among the most important of these factors. In the present article, a web-based tourism planning system was designed and implemented to help tourists to visit favorite attractions in the shortest time possible. In the development of this system, the integration of methods based on spatial decision-making support system and spatial analysis functions have been used. The criteria taken into account in it, include criteria related to geotourism and effective geological factors and other types of tourism. The designed system carries out the tourism planning through information such as interests, number of days and the starting location of the tourist for each day separately and together with the presentation of the daily tourist plan, it determines the best route between the selected locations, and performs both the spatial and temporal management simultaneously. This system was implemented for Tehran's tourist sites and its capabilities were evaluated.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Tourism Advisory System
  • GIS
  • SDSS
  • Geotourism
1- بابازاده، ن.، (1387)، استفاده ازWeb GISبرای مدیریت بهینه منابع طبیعی، پایان نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی.
2- بختیاری‌­فر، م.، (1385)، مرور تجربیات بکارگیری SpatialDSS برای آمایش منطقه ای، پایان نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی.
3- بهاری، ز.، طالعی، م.، (1390)، توسعه یک سیستم تصمیم گیری مبتنی بر Web GIS جهت برنامه‌ریزی گردشگری، پایان نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه خواجه نصیر الدین طوسی
4- بیورانی، ح. و غفران، ع.، (1388)، تبیین وبه کارگیری مدل تصمیم گیری چندمعیارهTopsis برای رتبه بندی مناطق مختلف شهری از منظر جرم و بزهکاری، کارآگاه، 150-131.
 
5- Batet, M., Moreno, A., Sánchez, D., Isern, D., & Valls, A. (2012). Turist@: Agent-based personalised recommendation of touristic activities. Expert Systems with Applications, 39, 7319-7329.
6- Borràs,J. (2014) .Intelligent tourism recommender systems: A survey, Expert Systems with ApplicationsVol 41, 7370-7389.
7- Borràs, J., de la Flor, J., Pérez, Y., Moreno, A., Valls, A., Isern, D., et al. (2011). SigTur/E- destination: A systemfor the management of complex tourist regions. In R. Law, M. Fuchs, & F. Ricci (Eds.), Information and communication technologies in tourism  (pp. 39-50) Springer.
8- Borràs, J., Moreno, A., Valls, A., Ferré, M., Ciurana, E., Salvat, J., Russo, A., & Anton- Clavé, S. (2012a). Uso de técnicas de inteligencia artificial para hacer recomendaciones enoturísticas personalizadas en la Provincia de Tarragona. In IX Congreso turismo y tecnologías de la información y las comunicaciones, Málaga, Spain (pp. 217-230). ISBN: 978-84-615-9946-2.
9- Borràs, J., Valls, A., Moreno, A., & Isern, D(2012-b). Ontology-based management of uncertain preferences in user profiles. In S. Greco, B. Bouchon-Menier, B.
10-Bouchon-Menier, G. Colletti, M. Fedrizzi, B. Matarazzo, & R. Yager (Eds.), Information processing and management of uncertainty in knowledge-based systems part II. Communications in computer and information science (CCIS) (Vol. 298, pp. (127-136). Springer-Verlag.
11- Braunhofer, M., Elahi, M., Ricci, F., & Schievenin, T. (2013). Context-aware points of interest suggestion with dynamic weather data management. In Information and communication technologies in tourism  (pp. 87-100 Springer International Publishing.
12- Brown,B. (2006) Working on problems of tourists, Annals of Tourism Research. Vol.34: 364-384..
Brusilovsky, P., M.T. Maybury (2002). From adaptive hypermedia to the adaptive web. Communications of the ACM. Vol. 45 (45)31-33.
13- Castillo .L, E. Armengol, E. Onaindia, L. Sebastia, J. Gonzalez-boticario, A. Rodriguez, S. Fernandez, J., D.Arias,D.Borrajo (2008). SAMAP:an user-oriented adaptive system for planning tourist visits. Expert Systems with Applications Vol.34: 1318-1332.
14- Chin, D., A.Porage (2001).Acquiring user preferences for product customization. In: M.Bauer, P.Gmytrasiewicz, J. Vassileva (Eds.), Proceedings of the 8thInternational Conference on User Modeling, LNAI, Vol. 2109: 95-104.
15- Cho, A. (2007). An introduction to mashups for health librarians. JCHLA/ JABSC.
16-Coelho, B., Martins, C., & Almeida, A. (2009). Adaptive tourism modeling and socialization system. In CSE ‘09 proceedings of the 2009 international conference on computational science and engineering (Vol. 4, pp. 645-652)
17-Corallo, A.,G.Lorenzo,  G.Solazzo (2005).A semantic recommender engine enabling an e-tourism scenario. In: Proceedings of theInternational Semantic 428Web Conference.
18- DyeA.S.,  S.H, Shaw (2007). A GIS-based spatial decision support system for tourists of Great Smoky Mountains National Park. Retailing and Consumer Services, Vol.14: 269-278.
19-García-Crespo, A., J.Chamizo, I.Rivera,  M.Mencke, R.Colomo-Palacios, J.M. Gómez-Berbís.(2009), SPETA: Social pervasive e-Tourism advisor. Telematics and Informatics,Vol.26 (3): 306-315.
20- Gervais, E., L.Hongsheng, , D.Nussbaum, Y.S., Roh, J.R. Sack, J. Yi (2007). Intelligent map agents – an ubiquitous personalized GIS. Photogrammetry &Remote Sensing Vol.62: 347-365.
21- Huan,Y., L., Bian (2009).A Bayesian network and analytic hierarchy process based personalized  recommendations for tourist attractions over the Internet. Expert Systems with Applications. Vol.36: 933-943.
22- Kabassi, K. (2010). Personalizing recommendations for tourists, Telematics and Informatics Vol.27: 51-66.
23- Kamar, A. (2003).Mobile Tourist Guide (m-ToGuide). Deliverable 1.4, Project Final Report. IST-2001-36004.
24- Kantardzic,M (2003).Data Mining: Concepts, Models, Methods and algorithms. IEE Press.
25- Petit-roze, C.H., G. Strugeon (2006). MAPIS: a multi-agent system for information personalization. Information and Software Technology, Vol.48:107-120.
26- Ruotsalo, T., Haav, K., Stoyanov, A., Rochee, S., Fanid, E., Deliaic, R., et al. (2013). SMARTMUSEUM: A mobile recommender system for the web of data. Websemantics: Science, services and agents on the world wide web, 20, 50-67.
27- Sadeghi niarak, A., K. Kim (2009). Ontology based personalized rout planning system using a multi-criteria decision making approach. Expert Systems with Applications, 36: 2250-2259.
28- Schiaffin, S., A. Amandi (2009). Building an expert  travel agent as software agent. Expert Systems with Applications, Vol.36: 1291-1299.
29- Vansteenwegen, P., Souffriau, W., Vanden Berghe, G., & Van Oudheusden, D. (2010(The city trip planner: An expert system for tourists. Expert Systems with Applications, 38(6), 6540-6546.
30-Wang, D.,T.A. Cheng (2001).A spatio-temporal data model for activity-based transport demand modeling. International Journal of Geographical Information Science, Vol. 15(6): 561-585.