ICTs视角下的旅游流和旅游者时空行为研究进展

发布时间：2020-12-29 03:55

　　信息和通信技术(information and communications technologies, ICTs)对旅游和旅游者产生了巨大影响。游客在旅游过程中使用通信网络、互联网和物联网会产生大量的具有地理标签的数据,这些大数据为大规模即时旅游流和游客时空行为研究提供了可能。本文在梳理国内外有关旅游流和旅游者时空行为研究的基础上,发现:(1)在研究驱动力方面,海量、非结构化的大数据为旅游流和旅游时空行为研究提供新视角,数据和问题共同驱动来发现知识成为未来旅游流和旅游者时空行为研究的重要特征;(2)在研究方法上,利用地理信息系统的空间分析方法进行旅游热点分析、网络分析并进行可视化,最终从海量数据中发现规律、发现知识,提升对旅游者行为的认识,进而推进旅游者时空行为理论的完善;(3)在数据来源上,除传统数据外,手机数据、UGC数据将成为研究旅游者时空行为的重要数据源,可根据研究的实际情况选择不同的数据源及其组合;(4)在研究主题方面,目前主要集中在旅游者时空分布规律、旅游流空间网络结构发现等方面,对于隐藏在旅游者时空行为规律背后的原因、过程和机制探究不足,因果分析、过程和机制研究是未来的... 

【文章来源】：陕西师范大学学报(自然科学版). 2020年04期 北大核心

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 ICTs推动旅游流和旅游者时空行为研究变革
    1.1 研究驱动力的变革
    1.2 研究方法的变革
    1.3 学科认识的变革
2 ICTs为旅游流和旅游者时空行为研究提供新的数据源
    2.1 主要数据源
    2.2 数据源特点及其适用范围分析
    2.3 不同数据的组合使用
3 旅游流和旅游者时空行为研究的主题更加广泛
    3.1 旅游流网络与时空格局研究
    3.2 游客画像与个性化推荐研究
    3.3 旅游者行为模式与旅游流时空模拟预测
    3.4 游客情感体验和满意度研究
4 总结与展望


【参考文献】：
期刊论文
[1]手机信令数据在游客流量监控方面的应用[J]. 陈圣威,万红生,宋逸,戴斌,刘磊.  旅游研究. 2020(02)
[2]基于手机信令和网络游记数据的游客时空行为分析——以上海迪士尼乐园外地游客为例[J]. 郭旸,胡雅静,林玥.  旅游论坛. 2020(01)
[3]基于旅游数字足迹的大陆赴澳门游客时空行为特征分析[J]. 严尚霞,陈金华.  武汉商学院学报. 2019(04)
[4]基于多源数据的市域旅游流空间网络结构特征——以洛阳市为例[J]. 闫闪闪,靳诚.  经济地理. 2019(08)
[5]基于社交媒体的城市旅游区特征分析——以苏州市为例[J]. 王雯夫,陈子豪,孙奇,张毅.  北京大学学报(自然科学版). 2019(03)
[6]基于UGC数据的国内都市旅游流时空特征分析——以上海为例[J]. 朱尧,邹永广,陈璐.  旅游论坛. 2019(04)
[7]微博签到大数据中旅游景区客流波动特征分析——以南京市钟山风景名胜区为例[J]. 陈晓艳,张子昂,胡小海,黄震方,吕龙.  经济地理. 2018(09)
[8]基于在线预订数据分析的旅游流网络结构特征与影响因素——以长三角地区为例[J]. 徐敏,黄震方,曹芳东,朱海珠.  经济地理. 2018(06)
[9]基于游记大数据的华山景区游客行为模式研究[J]. 邵隽,常雪松,赵雅敏.  中国园林. 2018(03)
[10]基于微博大数据的游客情感与气候舒适度关系研究——以西安市国内游客为例[J]. 高慧君,李君轶.  陕西师范大学学报(自然科学版). 2017(01)

硕士论文
[1]基于社交媒体地理数据挖掘的游客时空行为分析[D]. 王丽鲲.上海师范大学 2017
[2]基于手机信令数据的旅游交通客流特征分析研究[D]. 项译.东南大学 2017
[3]基于多源数据的华山景区游客时空行为研究[D]. 张珍珍.陕西师范大学 2016
[4]基于微博大数据的游客情感及时空变化研究[D]. 于静.陕西师范大学 2015
[5]基于地理位置的社交网络潜在用户和位置推荐模型研究[D]. 朱荣鑫.南京邮电大学 2013
[6]旅游者时空行为的马尔科夫链分析[D]. 余盼.东北财经大学 2011



本文编号：2944954