基于众源地理数据的上海市旅游目的地关注度研究

发布时间：2017-07-25 19:20

  本文关键词：基于众源地理数据的上海市旅游目的地关注度研究

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【摘要】：众源地理数据是近几年在地理信息科学领域中出现的新概念。其是由众源的理念与传统地理数据相结合所产生和发展的,由大量非专业人员志愿获取并通过互联网向大众提供的一种开放地理数据。其数据量大,信息丰富,成本低廉,以及现势性强的特点,使其相比于传统地理数据有很大的优势,从而蕴含着大的发展潜力与应用价值。在旅行的过程中,越来越多的游客选择在旅游目的地一次次拍照、签到、发微博,这种行为产生了一种具有特色的众源地理数据——位置地点签到数据。其可被认为是一种范围与规模更大、也更精细的记录手段,成为探察游客旅游行为的新脉络,同时也能够有效地、直观地反应旅游目的地关注度。旅游目的地关注度是指旅游者对旅游目的地关注的指数,基于众源地理数据的旅游目的地关注度能够反映旅游目的地中旅游者的人口密集情况,估算旅游容量信息,从而为旅游目的地预警服务。本文基于位置地点签到这类众源地理数据,从理论研宄和实际应用出发,对旅游目的地关注度进行了深入研究和分析,研究内容集中在以下三个方面:1.通过分析讨论众源地理数据和旅游目的地关注度的概念与特点,选择社交性较强的位置地点签到微博数据为本文的研究数据。通过分析No SQL数据库和Mango DB数据相对应传统数据库的优势,选择Mango DB这一面向文档的No SQL数据库作为数据的存储媒介,并且详述了基于Mango DB数据库的位置地点签到微博数据采集流程,存储方法及查询方式。通过以上方法,基于上海市行政区域,采集了全市1364个旅游目的地公开的位置地点签到微博数据,截止到2015年1月20日,共采集了约80万条数据。2.通过从时序、客源和空间三个角度对上海市旅游目的地关注度进行分析,发现在时间序列上关注度的峰值多数出现在每年的4月、5月和10月,可见其与我国的国定长假时间高度相关,客源上以本地和国内有游客关注度较高,并且与各地的移动互联网发展水平有着密切联系,通过探索性空间分析热点聚类方法,进行旅游目的地关注度空间分析,发现其在空间上呈现高度集聚形态,其集聚热点主要集聚在市区区域,并且有少量集聚热点呈零星分布在市郊区域,特别是在人民广场区域以及黄浦江两岸的外滩和陆家嘴区域达到最高值,并采用地理分布度量手段获取了22个旅游目的地关注度热区信息。3.设计开发并实现了基于众源地理数据对上海市旅游目的地关注在线可视化系统,通过该系统,使用者可以查阅当前和历史旅游目的地关注度,分析旅游目的地关注度变化趋势、监测旅游目的地关注度动向、还可以进行旅游目的地预警,并以实际数据对比分析和“12?31”外滩拥挤踩踏事件为例,验证了通过旅游目的地关注度能够一定程度上推测人流的密集程度,能够为旅游目的地提供预警服务。
【关键词】：众源地理数据 旅游目的地关注度 Mongo DB 可视化系统
【学位授予单位】：上海师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P208;F592.7
【目录】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 研究背景与意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.2.1 众源地理数据9-10
• 1.2.2 旅游目的地关注度10-11
• 1.3 研究内容与目标11
• 1.4 论文结构与技术路线11-14
• 第2章 相关理论研究14-20
• 2.1 众源地理数据14-17
• 2.1.1 众源地理数据的概念14-15
• 2.1.2 众源地理数据的特点15-16
• 2.1.3 众源地理数据的应用16-17
• 2.2 旅游目的地关注度17-18
• 2.2.1 旅游目的关注度概念17-18
• 2.2.2 旅游目的地关注度与旅游安全18
• 2.3 本章小结18-20
• 第3章 众源地理数据采集与预处理20-36
• 3.1 数据来源选择20-21
• 3.2 数据存储媒介选择21-24
• 3.2.1 No SQL数据库21-22
• 3.2.2 Mongo DB数据库22-24
• 3.3 数据的采集方式24-28
• 3.3.1 获取旅游目的地信息24-25
• 3.3.2 获取旅游目的地空间信息25-26
• 3.3.3 获取旅游目的地poiid26
• 3.3.4 获取旅游目的地位置地点签到数据26-28
• 3.4 数据的存储方式28-30
• 3.4.1 数据导入Mongo DB28-30
• 3.4.2 数据导入Geo Database30
• 3.5 数据的查询方式30-32
• 3.6 数据的采集结果32-34
• 3.7 本章小结34-36
• 第4章 基于众源地理数据旅游目地关注度分析及热区探索36-52
• 4.1 旅游目的地关注度时序分析36-37
• 4.2 旅游目的地关注度客源分析37-40
• 4.3 旅游目的地关注度空间分析40-47
• 4.3.1 数据格网化处理41-42
• 4.3.2 空间分布模式分析42-43
• 4.3.3 最优空间分布特征探索43-44
• 4.3.4 局部空间自相关聚类与热点探测44-46
• 4.3.5 上海市旅游目的地关注度热点探测46-47
• 4.4 旅游目的地关注度热区探索47-49
• 4.4.1 聚类热点的地理分布度量47-48
• 4.4.2 上海市旅游目的地关注度热区探索48-49
• 4.5 本章小结49-52
• 第5章 基于众源地理数据旅游目的地关注度在线可视化系统52-66
• 5.1 系统设计原则52-53
• 5.2 系统架构设计53-57
• 5.2.1 系统服务器端架构54-55
• 5.2.2 系统客户端架构55-57
• 5.3 系统功能设计57
• 5.4 系统实现与验证57-64
• 5.4.1 系统实现57-62
• 5.4.2 系统验证62-64
• 5.5 本章小结64-66
• 第6章 结论与展望66-68
• 6.1 论文研究成果66-67
• 6.2 论文存在不足之处及下一步工作67-68
• 参考文献68-72
• 攻读学位期间取得的研究成果72-73
• 致谢73-75
• 附件75

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

1 张雪英;朱少楠;徐希涛;;基于Neogeography的中文地名词典维护和服务机制[J];测绘通报;2012年01期

2 耿协鹏;杜晓初;胡鹏;;基于栅格距离变换的扩展对象空间聚类方法[J];测绘学报;2009年02期

3 范凯;;NoSQL数据库综述[J];程序员;2010年06期

4 马丽君;孙根年;黄芸玛;周瑞娜;;城市国内客流量与游客网络关注度时空相关分析[J];经济地理;2011年04期

5 李建州;张运来;李惠t，

本文编号：572868