随着我国数据要素市场建设加速推进，数据知识产权登记作为数据资源确权、流通、增值的核心前置环节，已成为各行业数字化转型的重要基础设施支撑。而文旅行业作为数字经济融合应用的核心场景，长期面临用户行为数据获取合规性要求高、全链路偏好数据维度不全、AI训练样本覆盖不足等痛点，符合《个人信息保护法》《数据安全法》要求的高仿真虚拟训练数据，已成为行业共性需求。
2026年5月26日，临海数云创想信息技术有限公司旗下AI数字人模拟文旅出行偏好预测训练数据正式在浙江省数据知识产权登记平台完成登记。作为国内省级层面率先落地的数据知识产权确权服务载体，浙江省数据知识产权登记平台承担着数据资源存证、权属确认、流通合规审核等核心职能，本次登记完成也意味着该数据集的权属合法性、技术合规性得到官方确认，具备了进入数据要素市场流通交易的基础条件。
据介绍，本次登记的训练数据依托AI数字人技术构建海量虚拟出行人群，精准模拟全链路文旅消费决策行为，经规则引擎与算法模型处理后，形成高仿真、结构化偏好数据集合，可高效解决文旅行业精准营销、产品设计、运营调度、服务升级四大核心问题：
1. 客群精准定位与营销提效：按目的地、交通、住宿、景区、出行模式聚类分群，助力文旅平台、旅行社、景区锁定核心客群，支撑广告精准投放、渠道资源优化分配，显著提升转化率与投放ROI，降低无效营销投入。
2. 产品差异化设计与定价：基于用户偏好预测输出酒店档次、景区类型、出行模式倾向，为酒店、景区、旅行社定制分层产品（经济型/舒适型/高端型）、制定合理定价与促销方案，平衡客流、体验与收益，增强市场竞争力。
3. 用户精细化运营与复购提升：预测出行周期、复购概率与偏好变化，支撑会员分层运营、优惠券精准发放、专属活动定制，强化用户粘性与品牌忠诚度，延长用户生命周期价值。
4. 供应链与客流智能调度：预测目的地热度、景区客流峰值、出行时段分布，指导景区票务预售、交通运力调配、酒店客房备货、区域客流导流，减少拥堵、缺货与资源闲置，提升运营效率与游客体验。
核心算法体系方面，该数据集打造了四层技术支撑框架：
1. DBSCAN聚类分群算法：以性别、年龄、收入、城市、出行预算为基础维度，叠加目的地类型、交通方式、酒店档次、景区等级、跟团/自由行五大行为特征，对虚拟出行人群聚类分群，精准识别亲子、情侣、银发、研学、高端度假等高价值客群特征。
2. Transformer时序预测模型：基于用户历史出行频次、季节偏好、节假日行为等时序特征，建模预测用户出行时间、目的地热度、复购周期、未来选择概率，为行程推荐、客流预判、备货计划提供量化依据。
3. 特征加权融合算法：对人口属性、消费能力、历史偏好、季节趋势、区域资源等特征进行权重拟合与归一化处理，生成与真实文旅市场分布高度一致的虚拟人群样本，保障数据真实性与可用性。
4. 规则引擎+逻辑回归模型：构建价格敏感度、交通舒适度、酒店星级、景区等级、出行模式判定规则，结合逻辑回归量化计算用户选择倾向，输出目的地推荐、交通匹配、酒店分级、景区筛选、跟团/自由行最优组合方案。
技术实现逻辑上，该数据集基于全国文旅市场真实出行数据、景区客流数据、酒店住宿数据、交通出行数据，构建虚拟人群先验分布模型；通过AI数字人多轮交互（搜索、比价、预订、评价、反馈）采集全流程行为特征，迭代优化标签体系。采用权重校准、市场分布拟合、季节与节假日动态修正技术，确保虚拟人群结构、偏好分布与真实市场高度一致；支持动态更新人群权重，适配淡旺季、大促节点、新品上线、政策调整等多场景业务需求，实现数据持续迭代与模型精准优化。
行业分析人士指出，本次数据知识产权登记的完成，一方面为文旅AI训练数据的合规流通提供了可参考的确权样本，另一方面也为文旅行业解决用户数据使用的合规性痛点提供了新的解决方案，后续该数据集可广泛应用于文旅AI推荐系统训练、客流预判模型研发、文旅产品创新测试等多个场景，对推动文旅行业数字化转型、完善浙江省数据要素市场的垂直领域数据供给具有积极意义。
登记内容：
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