1.一种基于旅游知识图谱的旅游路线推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取景点数据以及用户评论数据，进行数据清洗，统一数据规范；

S2、使用用户对景点产生过的历史行为数据构建用户与景点之间的交互信息图；

S3、采用自顶向下的方法构建景点知识图谱，形成景点与景点属性之间的关系图，然后将数据导入到图数据库，并以可视化的形式展示构建好的旅游景点知识图谱；

S4、采用用户与景点之间的交互信息图以及旅游景点知识图谱构建具有高阶关系的协同知识图谱，通过协同知识图谱来推荐出符合用户兴趣的旅游景点；

S5、对推荐出的旅游景点进行旅游路线规划，得到完整的旅游线路。

2.根据权利要求1所述基于旅游知识图谱的旅游路线推荐方法，其特征在于，所述的步骤1从旅游网站及中文百科知识库中获取景点数据以及用户评论数据；

1)获取景点数据时，首先从旅游网站及中文百科知识库中抽取概念实体，然后抽取景点属性相关信息，最后对数据进行操作，统一数据规范，数据操作包括去重处理及补充空值；景点属性相关信息包括景点标识、景点名称、景点等级、地理位置、平均评分、景点类型、建议游玩时长、门票价格、景点排名、适宜游玩季节、所属城市、适用人群、开放时间以及经纬度坐标；其中景点标识是自定义的，景点经纬度坐标是通过MapLocation工具将地址批量转换为经纬度；2)获取用户评论数据时，从旅游网站爬取用户评分以及用户对景点的评论信息，具体爬取内容包括用户标识、用户名、景点名称、用户评分以及用户评论内容。

3.根据权利要求1所述基于旅游知识图谱的旅游路线推荐方法，其特征在于，所述的步骤S2中的用户对景点的行为包括评论、评分、购买、点击，在获取用户对景点评论数据的基础上，将用户对景点的行为数据表示成图的形式，其中，将用户和景点分别表示成节点，将用户对景点的行为表示成边，最后，根据节点和边构建用户与景点二分图。

4.根据权利要求1所述基于旅游知识图谱的旅游路线推荐方法，其特征在于，所述的步骤S3首先将爬取到的景点数据存储到csv格式的文件中，然后把景点数据转为RDF三元组格式，最后将三元组存储到Neo4j图数据库中，并以可视化的形式展示旅游景点知识图谱。

5.根据权利要求1所述基于旅游知识图谱的旅游路线推荐方法，其特征在于，所述的步骤S4通过TransR模型将协同知识图谱中的节点参数转换为向量，从节点的邻居递归传播嵌入以更新其表示，并且使用知识感知注意力机制在传播过程中学习每个邻居的权重；最后聚合用户和景点的表示，并输出预测的匹配得分，进行逆序排序，输出得分最高的景点列表。

6.根据权利要求1所述基于旅游知识图谱的旅游路线推荐方法，其特征在于，所述的步骤S5根据推荐出的旅游景点列表中景点的经纬度坐标，调用网络地图API接口实现多点路线规划，为用户规划出最佳的旅游路线。

7.根据权利要求1所述基于旅游知识图谱的旅游路线推荐方法，其特征在于，所述的步骤S5利用群智能优化算法或者深度学习模型Pointer Network对推荐出的旅游景点列表进行旅游路线规划，得到完整的旅游线路。

8.根据权利要求1所述基于旅游知识图谱的旅游路线推荐方法，其特征在于，用户选择旅游路线后给用户反馈相对应的信息，包括选择该条旅游路线需要花费的天数、总消费金额、旅行体验优良度评估等级；用户也可以进行留言、点赞、评分以及评论操作。

9.一种基于旅游知识图谱的旅游路线推荐系统，其特征在于，包括：数据获取与预处理模块，用于从旅游网站及中文百科知识库中获取景点数据以及用户评论数据，进行数据清洗，统一数据规范；

用户与景点二分图构建模块，用于使用用户对景点产生过的历史行为数据构建用户与景点之间的交互信息图；用户对景点的行为包括评分、购买、点击；

景点知识图谱构建模块，用于采用自顶向下的方法构建景点知识图谱，形成景点与景点属性之间的关系图，然后将数据导入到图数据库，并以可视化的形式展示构建好的旅游景点知识图谱；

景点推荐模块，用于采用用户与景点之间的交互信息图以及旅游景点知识图谱构建具有高阶关系的协同知识图谱，通过协同知识图谱来推荐出符合用户兴趣的旅游景点；

路线规划模块，用于对推荐出的旅游景点进行旅游路线规划，得到完整的旅游线路。