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40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。」
