CNET科技资讯网 4月26日 北京消息:就在昨天,国内旅游目的地整合营销机构中青旅联科公关顾问有限公司(以下简称“中青旅联科”),与大数据机构北京腾云天下科技有限公司(以下简称“TalkingData”)成立“旅游消费者大数据实验室”,将基于消费者大数据(包括旅游决策模式、旅游行为、目的地倾向性等),赋能旅游目的地的整合营销。
近来,中国旅游行业爆发式增长,旅游市场规模扩大,散客市场成为主流,旅游消费日趋个性化和碎片化,人们在出行决策、产品选择、行程制定、行后分享等阶段,呈现出越来越明显的差异化趋势。然饿,面对这些全新的市场发展趋势,传统的目的地营销模式已经捉襟见肘,营销的精准性快速衰减,产品供给难以匹配消费需求的升级。
同时,以大数据为代表的创新科技来势迅猛,已经开始在各行各业引发新一轮创新变革,全国各类的旅游大数据中心也不断涌现,但是,旅游大数据在行业价值深度发掘和实际应用中,还普遍处于探索期。在全域旅游加速的背景下,基于消费者大数据的目的地精准营销,并通过对消费者需求的洞察驱动产品升级工作,变得日益重要。
因此中青旅联科与TalkingData决定,为目的地开展核心客源市场分析、客群移动轨迹研究、主流目标客群画像,摸索目的地营销的大数据应用研究和应用。“以往,由于游客数量巨大、消费模式复杂、碎片信息庞大而造成的研究成本高、精准营销难等困局,有望逐渐变得简单和高效。” TalkingData执行副总裁林逸飞表示。
三个产品
长期以来,旅游大数据主要停留在产业研究和宏观市场研究等层面,全国各省市的旅游目的地各级主管机构和企业普遍难以在实际工作中真正运用大数据技术和资源。针对这一现状,旅游消费者大数据实验室将首先从旅游客群研究、目的地大数据智能平台研发、目的地大数据解决方案定制化等维度,开展研究计划,逐步突破旅游大数据的应用困局。
成立仪式上,中青旅联科与TalkingData正式发布了双方首个研究成果:《中国亲子旅游消费群体大数据分析报告》。该报告披露了中国亲子旅游客群在地缘分布、出行规律、旅游产品选择、日常消费倾向等方面的特点。而基于主题旅游人群的研究,将成为实验室今后在市场研究咨询方面的重点工作,逐步解密更多旅游人群的行为特质。
同时,中青旅联科与TalkingData 联合开发“旅游消费者大数据平台”,该平台将致力于为景区客户提供全方位、一站式、可视化的游客大数据分析服务,能够有效帮助景区客户实现全面的运营优化,改善景区经营现状。在此次实验室发布会上,国内多家景区宣布加入大数据平台体验计划,将率先体验和应用实验室在旅游消费者大数据方面的研究成果。
此外,实验室成员还介绍了针对政府、投资机构、大型旅游企业开发的旅游大数据定制化解决方案。该产品将以定制化的模式,为目的地建立更加精准化和个性化的大数据采集、管理、应用等服务体系,全面提升目的地旅游产业管理运营、营销推广,乃至投资决策的精准度和智能化水平。
中青旅联科执行总经理葛磊表示:“旅游消费者大数据实验室的研究成果,一方面,用数据帮我们深刻地了解行业发展的现状和趋势,另一方面,将致力于让数据服务于旅游营销、投资和产品创新等层面的实际应用。我们相信,旅游+大数据,将给全域旅游时代的发展带来强劲的新动能。”
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。