基于搜索指数的游客量预测引力模型的研究

发布时间：2020-06-08 13:01

【摘要】：随着5G和大数据时代的到来,越来越多的旅游者会通过网络搜索引擎进行出游前的相关信息搜索。海量的网络信息搜索数据为旅游领域带来更多的研究空间和可能性。网络搜索指数成为旅游者游前行为的前兆,而在游客量预测的旅游研究中,研究者们试图通过引力模型进行旅游目的地吸引力的量化。本论文旨在通过对Crampon引力模型进行修正,引入网络搜索指数,实现对旅游目的地省外游客量的预测。以山西省为例,网络搜索指数以百度指数为数据依据,通过MTALAB_2012a软件进行参数求取,得到修正后的引力模型。运用该模型对2017年山西省省外29个客源城市的游客量进行预测,将预测值与实际值进行对比后发现预测效果在其中20个省、市较好,并与保继刚引力模型进行对比,精确度提高了0.28%。进一步基于百度指数数据通过ArcGIS10.2软件分析,发现山西省省外客源地的城市网络格局整体呈现“丁”字型,并以山西省为中心向西南和东北两个方向蔓延。通过与中国电信反推全网数据中关于国内游客属性分析的数据进行对比,发现男性旅游者更容易在出游前进行网络搜索,1985年和1990年以后出生的群体成为网络搜者与实际出游者双重身份的主力军。最后本论文对目的地旅游产业建设提出四方面建议,即加大客源地城市的网络布局、提升网络营销个性化的水平、提高官方媒体在网络搜索中的曝光度和鼓励即时性小程序的设计与实现。面对社会发展的新环境,笔者希望通过修正后的引力模型以及上述研究的发现结果为旅游预测研究、目的地旅游产业建设和旅游数据统计工作提供参考。
【图文】：

论文研究框架图

争态的西安国内旅游分析》中提出的绝对亲景度概念，即目的地游客亲景度应待某客源市场的旅游人次数与该客源地在全国市场中出游人次的比值[53]，，其公示为：iiiD P/C（式 2.2）式中，Pi——为某目的地接待某客源地的客流量，Ci——为该客源地当年参与国内旅游的总人次，i 为所考察的某年份通过对公式的变形得到：jiPDCiji （式 2.3）式中，Pij——为客源地 i 到目的地 j 的游客量（人次数），即公式（式 2.1）Tij；Dij——为客源地 i 对目的地 j 的亲景度；Ci——为客源地 i 参与国内旅游的人次数。
【学位授予单位】：山西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F592.7;F724.6

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本文编号：2703127