检索结果-南通市图书馆

地球信息科学学报 2024年第2期26卷 408-423页

作者：牟乃夏卞书娣王艳慈张灵先郑允豪 Teemu Makkonen 杨腾飞山东科技大学测绘与空间信息学院青岛266590 北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871 东芬兰大学卡累利阿研究所约恩苏FI-801014 中国科学院空天信息创新研究院北京100094

美食已成为游客旅途中乐意分享的热点话题,进一步揭示了游客的旅游行为特征,分析不同旅伴角色下游客就餐行为的差异能更好地理解旅游中的旅伴效应。本文以2012—2020年重庆市美食游记为研究数据,采用社会网络分析等方法研究不同旅伴游... 详细信息

美食已成为游客旅途中乐意分享的热点话题,进一步揭示了游客的旅游行为特征,分析不同旅伴角色下游客就餐行为的差异能更好地理解旅游中的旅伴效应。本文以2012—2020年重庆市美食游记为研究数据,采用社会网络分析等方法研究不同旅伴游客的就餐行为差异,研究表明:(1)游客就餐网络(食物网络和餐厅网络)结构受旅伴影响显著。旅伴的加入有效提升了食物网络节点联系的紧密程度,并扩展了餐厅网络节点关联的空间范围;(2)旅伴角色影响游客在旅程中对特色食物类型的选择。其中,无旅伴的游客(独自一人)在体验特色食物类型时呈现“被动保守型”、旅伴角色为三五好友的游客呈现“遍历型”,而其他旅伴角色的游客呈现“随意/兴趣型”;(3)独自旅行游客和旅伴角色为闺蜜、家庭、情侣以及三五好友游客的就餐行为差异反映了旅伴和社会关系的交叉影响,是美食旅游动机下个体和群体面向多因素综合作用的就餐决策结果。本文从食物类型和餐厅2个视角揭示了不同旅伴角色下的游客就餐行为特征,为深度刻画人群移动行为机理和社会因素影响下的人群活动时空动态提供了科学指导。

关键词：美食旅游游记数据旅伴角色社会网络就餐行为食物类型餐厅重庆

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利用网络游记分析不同类型游客的旅游流网络特征差异——以云南省为例

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武汉大学学报（信息科学版） 2022年第12期47卷 2143-2152页

作者：李秋萍陈宇栾学晨中山大学地理科学与规划学院广东广州510275 广东省公共安全与灾害工程技术研究中心广东广州510275 武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079 广东方纬科技有限公司广东广州510275

旅游流网络分析对理解游客的目的地选择以及目的地在旅游流网络中承担的角色有重要意义。以中国云南省为例,基于网络游记数据挖掘游客的多维度偏好,并以此对游客聚类,进而划分出不同类型的游客群体。针对各类游客游记中的旅游目的地序... 详细信息

旅游流网络分析对理解游客的目的地选择以及目的地在旅游流网络中承担的角色有重要意义。以中国云南省为例,基于网络游记数据挖掘游客的多维度偏好,并以此对游客聚类,进而划分出不同类型的游客群体。针对各类游客游记中的旅游目的地序列建立旅游流网络,并从多个角度分析各类游客旅游流网络的结构特征和各目的地节点的角色特征。结果表明,不同类别游客的旅游流网络在整体结构上各有特点,反映出旅游目的地不同的空间交互模式和网络中心化程度。此外,部分旅游目的地在不同类别旅游流网络中承担截然相反的角色。上述分析有助于优化旅游流网络中各节点的协作机制,辅助旅游目的地制定差异化的旅游产品。

关键词：旅游流网络文本挖掘网络分析游客偏好游记数据

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旅游景点间细粒度语义交互作用挖掘及模式分析:以云南省为例

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地球信息科学学报 2022年第10期24卷 2021-2032页

作者：陈宇秦昆喻雪松邢玲丽武汉大学遥感信息工程学院武汉430079

研究旅游景点语义交互及交互作用模式,对根据游客需求优化旅游格局有重要意义。现有语义交互挖掘方法忽略了文本中包含人感知信息的上下文词汇;此外,缺少以景点交互为单位分析交互作用模式的研究。为此,本文提出了一个景点间细粒度语义... 详细信息

研究旅游景点语义交互及交互作用模式,对根据游客需求优化旅游格局有重要意义。现有语义交互挖掘方法忽略了文本中包含人感知信息的上下文词汇;此外,缺少以景点交互为单位分析交互作用模式的研究。为此,本文提出了一个景点间细粒度语义交互作用挖掘和模式分析框架。首先抽取文本中景点交互的语境;然后利用TF-IDF关键词抽取和语义网络分析方法,从讨论焦点和语义结构角度挖掘景点间细粒度的语义交互作用;最后结合Spearman秩相关系数、Graph Kernel图相似度度量方法和网络分析方法,分析语义交互作用模式。以云南省2018年游记数据进行实例分析,结果表明:①利用本文提出的框架可以挖掘和分析各个景点间细粒度的语义交互作用,辅助有关部门结合游客意见提升旅游体验;可以分析语义交互作用模式,发现优化旅游格局的关键路线片段;②苍山-洱海应着重提升自然风光体验;而大理古城-洱海应考虑改善游客对品牌旅游资源关注不足的问题;③云南省单核心集聚型、单核心辐射型、多区域合作型景点语义交互模式共存,呈现出点轴渐进扩散特征。可利用中介中心性较高且跨区域的景点交互,推动其他2种模式向多区域合作型转化,推进全域旅游战略实施。本文研究可为旅游路线推荐以及平衡旅游格局提供参考。

关键词：空间交互交互模式网络分析文本挖掘语义关联语义相关性游记数据语义网络

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基于多源数据的华山景区游客时空行为研究

基于多源数据的华山景区游客时空行为研究

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作者：张珍珍陕西师范大学

学位级别：硕士

社交网络与基于位置的服务（LBS）普及改变了游客的旅游行为。游客在出游前通过网络在线获取旅游信息、购买旅游产品,旅途中利用社交网络获取位置信息、进行旅游导览,旅游后利用社交媒体分享自己的旅游经历、发表评论,这些行为产生了大... 详细信息

社交网络与基于位置的服务（LBS）普及改变了游客的旅游行为。游客在出游前通过网络在线获取旅游信息、购买旅游产品,旅途中利用社交网络获取位置信息、进行旅游导览,旅游后利用社交媒体分享自己的旅游经历、发表评论,这些行为产生了大量时空信息（数据）,这些信息共同构成能够反映游客时空行为轨迹的“旅游数字足迹”。同时,信息和通讯技术的发展推动了“旅游数字足迹”的获取、管理和分析,这样的大环境下,利用社交媒体和移动互联网数据研究游客的时空行为成为可能,拓展了旅游行为研究的视角。本文在旅游者行为理论、时间地理学理论、时空数据挖掘理论的指导下,对国内外游客时空行为相关研究成果进行全面梳理,确定基于多源数据研究微观尺度游客的时空行为。选取华山景区为案例地,融合新浪微博数据、在线游记数据和实地调研数据,借助数理统计方法和可视化方法,分析游客的时空行为规律,挖掘游客的时空行为模式,以期丰富游客时空行为的研究内容和研究方法,探讨各种数据在小尺度空间游客时空行为研究中的优劣。主要研究结论如下：（1）用微博数据研究游客时间行为具有科学性与代表性。通过对比分析微博数量的变化规律和华山景区官方微博公布的实时监测游客量数据的分析结果,发现两者呈现出高度相似性,同时,笔者实地调研过程中的参与观察结果与微博数据的分析结果基本一致。（2）全天开放类山岳型景区游客的日内变化规律呈现“3M”模式。华山景区游客刚进入景区、登顶、看日出、离开景区这些时段最为活跃,今后在研究游客行为时可多关注这些特殊时间点。（3）山岳景区的游客体现出对交通枢纽和强吸引力旅游节点的空间偏好。景区交通枢纽和具有强烈吸引力的旅游节点是游客空间分布热点区域。华山景区游客时空分布规律分析结果显示,作为华山景区的重要交通枢纽,在索道运行期间,西峰索道和北峰索道上下站及其周边区域游客均大量集聚;同时,北峰北接西门,南通其他四峰,东连北峰索道,是华山景区的重要交通枢纽,游客全天集聚度都很高。拥有旅游吸引物的旅游节点也是游客集聚的区域。本研究的创新点有两个,一是在数据选择上具有创新性,区别于传统研究,本研究尝试选取游客的旅游数字足迹和传统的实地调研数据来研究游客时空行为,并且,使用多源数据（微博数据、游记数据、调研数据）相互支撑、相互补充,研究思路和研究方法上具有创新性。二是本研究首次尝试挖掘游记数据中包含时间信息和空间信息的游客路径,使用马尔科夫链方法,分析华山景区内游客的时空行为模式,最终得到带有时间要素的景区游客旅游流,丰富了小尺度空间游客时空行为的研究方法和研究内容,本文的研究视角和研究方法对小尺度空间游客时空行为的研究具有参考价值。

关键词：微博数据游记数据时空行为规律时空行为模式华山景区

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