基于图片大数据的入境游客感知和行为演变研究——以北京市为例

发布时间：2021-05-07 07:16

　　根据凝视理论,图片在一定程度上反映了游客在旅游目的地的感知偏好和行为特征。然而,对图片大数据进行视觉内容分析的旅游研究,由于技术限制仍处于广泛探索阶段。文章以北京入境游客为研究对象,引入计算机视觉领域的场景识别模型,对2004—2013年游客在社交媒体网站Flickr上分享的36 595张照片进行视觉内容识别与分类,并按照旅游基本活动"食、住、行、游、购、娱"的框架将机器识别出的103类场景进行筛选,最终将游客照片划分为10种主类别28种子类别。基于数据结果,文章对北京入境游客的整体感知特征及行为足迹的时空演变进行了分析。在实践方面,研究结果为旅游目的地管理部门制定针对性的空间发展和市场政策提供了依据。在理论方法方面,研究拓展了计算机视觉技术和图片大数据在旅游领域的应用范畴。 

【文章来源】：旅游学刊. 2020,35(08)北大核心CSSCI

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
引言
1 研究综述
    1.1 图片与旅游目的地研究
        1.1.1 图片与游客感知
        1.1.2 图片与游客行为
    1.2 基于计算机视觉技术的旅游图片大数据研究
2 研究过程、数据与方法
    2.1 研究步骤
    2.2 数据获取与净化
    2.3 图片大数据视觉内容分析
    2.4 基于视觉内容分析结果的分类
    2.5 时空演变分析
3 数据结果
    3.1 北京入境游客感知特征及演变规律
        3.1.1 北京入境游客感知特征
        3.1.2 北京入境游客感知的演变规律
    3.2 北京入境游客行为的点-线-网演变规律
        3.2.1 北京入境游客足迹热点区域演变过程
        3.2.2 北京入境游客行为的线路演变规律
        3.2.3 北京入境游客行为的空间网络结构演变
4 结论与建议
    4.1 旅游目的地发展与市场建设
    4.2 图片和计算机视觉技术在旅游目的地研究中的优势和不足



本文编号：3172981