1.一种基于知识图谱的个性化旅游路线规划方法，其特征是，包括步骤如下：步骤1、从互联网网站海量数据中获取旅游景点和路线相关信息，构建旅游知识图谱，该旅游知识图谱包括景点知识图谱和路线知识图谱两部分；

步骤1.1、构建景点知识图谱，抽取百科网站中的概念实体作为知识图谱中的景点实体结点，获取景点相关属性信息，从Wikidata中获取景点类型分类的层次信息；

步骤1.2、构建路线知识图谱，从旅游游记中抽取旅游路线信息，获取旅游路线的特征信息，建立旅游路线库，将每条路线中的景点映射到步骤1.1景点知识图谱中对应的景点实体，获取每条路线的类型特征；

步骤2、利用景点知识图谱的景点类型与用户类型偏好结合，得到用户对不同景点类型的喜好程度和景点类型的隶属度，并据此计算用户与景点间的相似度；其中用户与景点间的相似度S(p，u)为：

其中，I(u，ti)表示用户u对景点类型ti的喜好程度，I(p，ti)表示景点p对景点类型ti的隶属度，ti∈T，T表示景点p的类型特征和用户u类型喜好特征中共同的景点类型集合；

步骤3、将用户约束转换成结构化查询语言，直接在路线知识图谱中查询满足用户约束的路线，并将这些路线作为候选路线加入到候选路线集合中；

步骤4、利用候选路线集合中每条路线所包含的景点信息，并结合用户与景点间的相似度，计算用户与候选路线集合中每条路线的相似度；其中用户与路线的相似度S(r，u)为：其中，I(u，tj)表示用户u对景点类型tj的喜好度；I(r，tj)表示路线r的景点类型tj的隶属度， w(r，tj)表示在路线r中景点类型tj所占的权重值，w(tk，r)表示在路线r中景点类型tk所占的权重值，n为路线r拥有的景点类型数量；tj∈T′，T′表示路线r的类型特征和用户u类型喜好特征中共同的景点类型集合；

步骤5、根据用户与路线的相似度对候选路线集合中每条候选路线进行排序，并将用户与路线的相似度最高的那条候选路线推荐给用户。

2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的个性化旅游路线规划方法，其特征是，步骤1的具体子步骤如下：

步骤1.1、构建景点知识图谱，从百科网站中获取旅游景点的结构化信息，获取到景点实体的详细属性信息，映射为景点知识图谱中的景点实体；

步骤1.2、构建路线知识图谱，从旅游网站的旅游游记中抽取游记中的路线信息，获取与路线相关的属性信息，映射为路线知识图谱中的路线节点；

步骤1.3、由步骤1.1所构建的景点知识图谱和步骤1.2所构建的路线知识图谱共同组成旅游知识图谱。

3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的个性化旅游路线规划方法，其特征是，步骤3中，将用户约束信息转换成SPARQL结构化查询语言。

4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的个性化旅游路线规划方法，其特征是，步骤3还进一步包括如下过程，即采用频繁模式挖掘算法对路线知识图谱进行挖掘频繁二项集，根据挖掘的结果计算用户基于当前位置前往下一个位置的概率，并将返回的结果依次加入到基于隐马尔可夫模型的路线生成模型中，最终生成一条路线规划结果，将该路线规划结果作为候选路线加入到候选路线集合中。

5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的个性化旅游路线规划方法，其特征是，步骤2和4中，用户u对景点类型t的喜好度I(u，t)为：其中，visit(u，t，r)表示用户u在路线r中访问的景点类型为t的景点数量，visitAll(u，Tr，r)表示用户u在路线r中访问的所有景点类型的景点数量，w(r，t)表示在路线r中景点类型t所占的权重值。

6.根据权利要求1或5所述的一种基于知识图谱的个性化旅游路线规划方法，其特征是，步骤4中，景点p对景点类型t的隶属度I(p，t)为：其中，I(u，t)用户u对景点类型t的喜好度，U为访问过景点p的用户集合，count(p，U)表示访问景点p的用户总数量。