旅游攻略软件的核心技术模型主要基于 深度学习，结合自然语言处理（NLP）、知识图谱（KG）和数据挖掘技术，为用户提供智能化的旅行规划服务。以下是具体分析：

一、主要技术模型类型

自然语言处理（NLP）模型

用于理解用户输入的查询（如“我想去香港旅游，帮我规划三天的行程”），通过语义分析提取关键信息（如目的地、时间、预算等）。

知识图谱（KG）与推荐系统

基于庞大的旅游数据库（覆盖360+国内城市及200+海外热门城市），通过实时数据分析游客满意度生成景区评分排行榜，并结合用户偏好推荐景点和行程。

深度学习算法

用于预测天气、优化路线规划、评估景点综合评分等。例如，通过历史天气数据和景点评价，算法可计算出每个景点的“旅行价值”。

二、典型应用场景

智能路线规划：

根据用户输入条件生成最优路径，避开拥堵并推荐备选方案。

个性化行程定制：结合兴趣爱好、预算等因素，提供量身定制的旅行计划。

实时信息整合：整合交通、住宿、餐饮等多维度数据，提供一站式服务。

三、技术发展现状

平台案例：

同程旅行接入DeepSeek大模型，提供行程规划、门票预订等全链条服务；

搜旅推出TripGPT问答工具，集成NLP和知识图谱技术；

视旅科技开发VtripGPT大模型，累计服务百万中国游客。

未来趋势：

AI技术将进一步提升景点推荐精准度，结合虚拟现实（VR）/增强现实（AR）技术提供沉浸式导览体验。

综上，旅游攻略软件的核心模型是深度学习驱动的NLP、KG和推荐系统，通过数据驱动和算法优化，为用户打造智能化、个性化的旅行体验。