随着近几年人工智能的发展,知识图谱逐渐成为了工业界和学术界研究的重要课题。知识图谱的概念最早提出是为了提升搜索引擎的性能,但是由于其对于知识的高度抽象性和结构化,应用空间从最早的搜索引擎扩展到了问答系统,推荐系统等领域。Wikidata[1],DBpedia[2]和YAGO[3]等全领域的知识图谱大多都是基于结构化数据进行构建的。随着自然语言处理技术日趋成熟,从非结构的文本数据中抽取信息自动化的构建知识图谱也成了工业界的重要图谱构建手段。金融、法律、医疗等领域的专家也开始利用自己的先验知识进行构建专业领域知识图谱的交叉学科研究。然而,传统的知识图谱都是以实体为中心的,描述世界中静态知识,作为描述现实世界的另一个元素——事件在传统知识图谱中没有得到系统建模。近几年来自然语言处理领域相关专家提出了事理图谱概念[4],相比传统知识图谱,事理图谱以事件为中心,着重描述事件之间的动态关系,用于探究事件发生的规律。在旅游领域,传统知识图谱同样的对于用户旅行过程中的静态知识进行建模,忽略了旅行过程中的事件以及时空关系,本文提出了以事件为中心的旅游知识图谱的概念,并且将该图谱应用到实际旅游场景中,解决游客的相关问题,主要创新点如下:（1）分析了既有传统旅游知识图谱的不足,并有针对性的提出了以事件为中心的旅游知识图谱,基于Simple Event Model[5]设计了以事件为中心旅游知识图谱schema,同时提出了自动化构建图谱的整体框架,并基于该图谱对游客的行为进行了分析;（2）基于以事件为中心的旅游知识图谱,对图卷积网络进行了改进,提出了 Event-centric Tourism Knowledge Graph Convolutional Network（ETKGCN）的景区推荐框架,在真实数据集上取得了优于传统推荐方法的效果;（3）基于以事件为中心的旅游知识图谱,设计了 seq2seq的旅游路线推荐框架,充分利用图谱中的时空信息,使用自然语言生成的方法进行旅游路线推荐,在真实数据集上取得了良好的效果。