基于出游动机的游客目的地选择的离散选择模型研究
旅游者对休闲旅游目的地的知觉意识和选择模型
旅游者对休闲旅游目的地的知觉意识和选
择模型
旅游者对休闲旅游目的地的知觉意识和选择模型可以涵盖以下几个方面：
目的地形象：旅游者对目的地的知觉意识往往受到目的地形象的影响。
目的地形象包括自然环境、文化特色、历史遗迹、旅游设施等方面的特点。
旅游者对这些特点的感知和认知，会影响他们对目的地的兴趣和选择。
旅游者需求：旅游者对休闲旅游的需求是选择目的地的重要因素。
不同旅游者有不同的需求，例如寻求放松休闲的旅游者可能更倾向于选择风景优美、环境宜人的目的地；而追求冒险刺激的旅游者可能更喜欢选择拥有丰富户外活动和体验的目的地。
信息获取和评估：旅游者通常会通过多种渠道获取和评估目的地的信息，包括旅游网站、社交媒体、口碑推荐等。
这些信息可以影响旅游者对目的地的知觉意识和选择。
他们可能会关注其他游客的评价、景点介绍、旅游活动等方面的信息，从而形成对目的地的认知和偏好。
个人因素和偏好：旅游者的个人因素和偏好也会影响他们对休闲旅游目的地的选择。
个人因素包括年龄、性别、职业等，而个人偏好则可能包括文化兴趣、历史爱好、美食喜好等方面的因素。
这些因素
会在旅游者做出选择时发挥作用。
综上所述，旅游者对休闲旅游目的地的知觉意识和选择模型受到多个因素的影响，包括目的地形象、旅游者需求、信息获取和评估，以及个人因素和偏好。
这些因素相互交织，形成旅游者对目的地的认知和偏好，进而影响他们的选择行为。
旅游行业中的目的地选择模型
旅游行业中的目的地选择模型随着人们生活水平的提高和旅游意识的增强，旅游行业发展迅猛，市场竞争激烈。
在众多旅游目的地中，游客如何选择适合自己的目的地成为一个重要问题。
为了解决这个问题，旅游行业中出现了一些目的地选择模型，帮助游客合理、科学地做出选择。
本文将介绍几种常见的旅游目的地选择模型。
1. 层次分析法（AHP）层次分析法是一种经典的目的地选择模型，它将各种选择因素按照重要性进行排序。
首先，需要明确旅游目的，比如休闲度假、文化体验等。
然后，选择几个重要的因素，比如交通便利程度、自然风景、旅游设施等，并给这些因素分配权重。
接下来，将选择的旅游目的地与这些因素进行比较，得出最适合的目的地。
层次分析法在旅游行业中应用广泛，它能够帮助游客根据自己的需求和偏好，选择最符合的目的地。
2. 旅游意向模型旅游意向模型是一种基于心理学和行为学原理的目的地选择模型。
根据游客的个性、态度和态度等方面的差异，将游客划分为不同的类别，然后根据不同类别的游客的旅游意向来选择目的地。
比如，有些人喜欢寻求刺激和冒险，他们更倾向于选择自然风景优美、具有挑战性的目的地；而有些人则偏向于享受安逸和放松，他们更愿意选择能够提供高品质服务的目的地。
通过分析游客的意向，旅游行业可以更加精准地为游客推荐目的地，提高满意度。
3. 聚类分析模型聚类分析模型是一种将游客按照相似性进行分组的目的地选择模型。
通过对游客的个人特征、偏好和行为进行分析，将游客分成若干个类别。
然后，根据不同类别的游客选择的目的地进行统计和分析，找出共同特征较大的游客类别，为这些类别的游客推荐相似的目的地。
聚类分析模型能够帮助游客找到与自己兴趣相同的游客，分享旅游经验和目的地选择建议，提高旅游的互动性和乐趣。
4. 网络推荐系统随着互联网的发展，网络推荐系统在旅游行业中得到了广泛应用。
网络推荐系统通过分析用户的历史行为和偏好，在众多目的地中为用户推荐最适合的目的地。
通过用户的点击、浏览和购买等行为数据，系统能够了解用户的兴趣和需求，并根据用户的特点为其个性化推荐。
大学生出游研究计划书范文
大学生出游研究计划书范文一、研究计划的背景和目的我校拥有丰富的自然资源和文化遗产，但大部分大学生只停留在校园内，对校外的文化和自然景观了解甚少。
针对这一问题，我们计划组织一次大学生出游研究活动，旨在激发大学生的探索精神，增强他们的实践能力和综合素质。
二、研究计划的内容和方法1. 目的地选择：我们将选择具有代表性的自然保护区和历史文化名城作为出游的目的地。
自然保护区可以让学生近距离接触自然环境，了解保护生物多样性的重要性；历史文化名城则可以让学生感受到传统文化的魅力和历史文明的底蕴。
2. 时间安排：出游活动将在寒暑假期间进行，为期7天。
这样既可以保证学生们有充足的时间进行研究和调查，又不会影响正常的学习进度。
3. 研究方法：我们将采取实地调研、问卷调查和小组讨论相结合的方法。
实地调研可以让学生亲身感受自然环境和文化氛围，问卷调查可以了解学生对于目的地的认知和体验，小组讨论则可以促进学生之间的交流和合作。
三、研究计划的预期成果和影响1. 提高学生的实践能力：通过实地调研和研究活动，学生将提高自己的实践能力，培养解决问题的能力和创新思维。
2. 激发学生的兴趣和热情：大学生在活动中将近距离接触到自然和文化，激发他们对于科学和人文的兴趣和热情。
3. 促进学生之间的交流和合作：通过小组讨论和合作，学生们可以相互学习和交流，培养团队合作和沟通能力。
4. 提高学生的综合素质：通过出游研究活动，学生们将拓宽自己的视野，增强综合素质，为将来的发展打下坚实基础。
四、研究计划的实施方案1. 组织者的角色：我们将成立一个组织团队，负责筹划和实施整个研究计划。
团队成员将负责目的地的选择、行程安排、活动设计和参与学生的招募。
2. 学生的参与：我们将通过宣传和招募，吸引尽可能多的学生参与到研究计划中。
参与者将根据自己的兴趣和专业选择相关的研究方向，并在活动中积极参与。
3. 资金来源：我们将通过学校的资助和自行筹款的方式来支持研究计划的实施。
旅游者对休闲旅游目的地的知觉意识和选择模型
旅游者对休闲旅游目的地的知觉意识和选择模型引言休闲旅游已成为现代生活中重要的一部分，人们旅游的目的不仅仅是为了观光和体验，更多的是追求放松和休闲。
旅游者对休闲旅游目的地的选择是一个复杂的过程，其中包括他们对目的地的知觉意识和选择模型的影响。
本文将对旅游者对休闲旅游目的地的知觉意识和选择模型进行探讨。
旅游者对休闲旅游目的地的知觉意识旅游者对休闲旅游目的地的知觉意识是指他们对目的地的认知、理解和评价。
这种知觉意识是根据旅游者的个人经验、观念、态度、期望和需求来形成的。
旅游者对休闲旅游目的地的知觉意识可以影响他们的选择行为和旅游体验。
个人经验的影响个人经验是旅游者对休闲旅游目的地的知觉意识的重要影响因素。
旅游者的个人经验可以来自于他们之前的旅行经历和对旅游的接触。
如果一个旅游者以前去过某个目的地并且有积极的体验，那么他对该目的地的知觉意识很可能会更加积极，并且有更大的可能再次选择该目的地作为休闲旅游的去处。
观念和态度的作用旅游者的观念和态度也可以显著影响他们对休闲旅游目的地的知觉意识。
观念是旅游者关于休闲旅游目的地的一种认知和评价，而态度则是旅游者对目的地的情感和情绪反应。
如果一个旅游者对某个目的地持有积极的观念和态度，那么他对该目的地的知觉意识可能会更加正面和乐观。
期望和需求的因素旅游者的期望和需求也会对他们对休闲旅游目的地的知觉意识产生影响。
期望是旅游者在选择目的地时的预期和希望，而需求则是旅游者对目的地的真实需要和要求。
如果一个旅游者希望在旅行中得到放松和休闲的体验，那么他对休闲旅游目的地的知觉意识可能会更加重视该目的地对这些需求的满足程度。
旅游者对休闲旅游目的地的选择模型旅游者在选择休闲旅游目的地时通常会按照一定的选择模型进行决策。
这些选择模型可以帮助旅游者在众多的目的地中进行筛选和权衡，最终选择最符合他们需求的目的地。
信息搜集和筛选旅游者选择休闲旅游目的地的第一步是信息搜集和筛选。
他们通过各种渠道获取关于不同目的地的信息，比如互联网、旅游杂志、朋友推荐等。
基于大数据的旅游目的地选择模型研究
基于大数据的旅游目的地选择模型研究旅游目的地的选择一直是旅游者需要面临的一个难题。
特别是在现代社会，随着数据技术的发展以及信息的互联互通，大量的旅游资讯涌入人们的视野，这就让人们面临更加复杂的选择。
为了帮助旅游者更好地选择目的地，越来越多的学者和企业将研究重心放在了基于大数据的旅游目的地选择模型上。
那么这些模型是如何建立的呢？大数据对旅游目的地选择的影响互联网时代的到来，无疑让旅游行业受益匪浅。
通过一些旅游网站、社交媒体、智能手机的应用软件等等，游客可以轻松获取到各种旅游信息。
这些信息包括目的地相关的旅游资讯，游客的评价，目的地的气候、交通状况等等。
这就给了研究者极其丰富的数据来源，在这些数据的基础上建立基于大数据的旅游目的地选择模型，可以更好地解决旅游者选择目的地的问题。
基于大数据的旅游目的地选择模型基于大数据的旅游目的地选择模型，并不仅仅是将所有的旅游资讯混合在一起，建立一个粗糙的模型。
研究者需要对这些数据进行处理和分析，然后从这些数据中提取出与旅游者选择目的地有关的要素。
在这些要素的基础上建立一些参数或模型，进而反映出旅游者对于目的地选择的偏好。
那么，这里介绍以下两种基于大数据的旅游目的地选择模型：1.以用户评价为基础的模型用户评价是基于大数据的旅游目的地选择模型中不可缺少的一个因素。
通过用户的评价，可以反映出旅游目的地的好坏，从而影响旅游者的选择。
以此建立的模型，首先会根据用户评价将目的地进行分类，这样就能够将具有相似特征的目的地分类到同一个类别中。
接着，学者在这些类别中寻找出一些关键词和指标。
最终建立一个以用户评价为基础的旅游目的地选择模型。
2.以人口统计学参数为基础的模型人口统计学参数包括年龄、职业、性别、教育背景等等，这些参数能够影响到旅游者的行为习惯和目的地选择。
于是，在这个基于大数据的旅游目的地选择模型中，研究者就可以通过对人口统计学参数的研究，更好地分析旅游者选择目的地的因素和偏好。
关于旅游者对目的地的意识和选择的研究
关于旅游者对目的地的意识和选择的研究----------------基于伍德赛德模型摘要：随着经济的发展和生活质量的提升，外出旅游已经成为人们不可或缺的一种休闲方式，然而，旅游目的地的选择是每一个旅游者都必须做出的必要的旅游消费决策，这是一个复杂而困难的决策过程，因为它受很多因素的影响，为了了解游客选择目的地的心理过程和旅游消费行为的影响因素，本文对“伍德赛德模型—旅游目的地选择模型”做了理论和实际应用的分析并制定积极有效的旅游营销策略，确保对旅游者目的地的选择有重要意义。
关键词：旅游目的地选择旅游消费决策旅游消费行为旅游目的地选择模型旅游营销策略前言：旅游目的地选择问题是任何一个旅游者必须做出的重要决策，是旅游消费行为研究的重要组成部分，旅游目的地的选择和决策是旅游者对旅游产品消费和购买前提，它受复杂因素的影响。
其实，旅游的目的地选择决策就是认知—情感---意志过程，伍德赛德提出的模型中研究了情感因素，认知因素，他还认为旅游者与特定的目的地相关的特殊情感、目的地偏好、在特定时间游览特定目的地的意向、所处的情境也是影响目的地决策的重要影响因素。
对此模型进行研究分析对旅游产品的研发与旅游市场营销、旅行社线路的设计与旅游服务的改善等都有很重要的现实意义。
一、伍德赛德模型的简介及内容分析：1、模型简介：这是由伍德赛德和莱松斯基结合心理学、市场营销学和旅游学的研究成果，提出的关于旅游目的地选择的综合模型，他们吧市场营销的4p组合视为外部输入因素，把旅游者的旅游经验、生活方式、价值观、社会人口统计社会变量等视为内部输入因素。
在分析旅游者如何在意识到目的地中做出选择时，他们把旅游者对旅游者对目的地的感知过程视为一个心理分类过程，即把目的地归为考虑域（即激活域，能自然而然的激活旅游欲望的目的地）、排除域（旅游者拒绝前往的地方）惰性域（旅游者为积极考虑的目的地）、无知觉域。
具体模型如下图(2).模型内容的具体分析（1）营销组合变量和旅游哦呐刚才那个者变量共同决定了旅游者对目的地的意思域和对目的地的分类组织过程。
游客的旅游地选择与购买决策模型分析
游客的旅游地选择与购买决策模型分析一、本文概述随着全球旅游业的蓬勃发展，旅游地选择与购买决策成为游客出行前的重要考量。
本文旨在探讨游客的旅游地选择与购买决策模型，以期理解游客在规划旅行过程中的心理与行为特征。
我们将分析影响游客选择的各种因素，如旅游地吸引力、交通便利性、旅游成本、个人偏好等，以及这些因素如何相互作用，共同影响游客的决策过程。
本文将首先概述旅游地选择与购买决策的基本概念和研究背景，明确研究的重要性和现实意义。
接着，我们将回顾国内外在旅游地选择与购买决策模型方面的研究成果，分析现有模型的优缺点，并在此基础上提出本文的研究视角和理论框架。
本文的研究方法将包括文献综述、实地调查、数据分析等多种手段。
我们将通过文献综述梳理相关理论和研究成果，为本文的研究提供理论基础；通过实地调查收集游客的旅游地选择与购买决策数据，了解游客的实际行为；通过数据分析揭示游客决策过程中的规律和特征，验证和完善本文提出的模型。
本文的研究结果将有助于深化对游客旅游地选择与购买决策过程的理解，为旅游企业和政府部门提供决策参考，推动旅游业的可持续发展。
本文的研究也有助于丰富旅游学、心理学、行为学等相关学科的理论体系，为未来的研究提供新的视角和思路。
二、文献综述旅游地选择与购买决策模型分析一直是旅游学、地理学、经济学等多个学科领域的研究热点。
本文将从国内外两个方面对相关文献进行综述，以期为本文的研究提供理论支撑和参考依据。
在国内研究方面，近年来随着我国旅游业的快速发展，越来越多的学者开始关注旅游地选择与购买决策问题。
例如，（2010）以问卷调查的方式，分析了游客在选择旅游目的地时的影响因素的作用程度，发现旅游目的地的自然风光、人文景观、交通便利程度等因素对游客的选择具有重要影响。
（2015）则通过构建旅游地选择决策模型，探讨了游客的个人特征、旅游动机、旅游预算等因素对旅游地选择的影响。
还有学者从空间结构、区域差异等角度对旅游地选择问题进行了研究。
旅游消费者对旅游目的地的选择标准和动机研究
旅游消费者对旅游目的地的选择标准和动机研究随着生活水平的提高和休闲旅游的兴起，越来越多的人开始关注选择旅游目的地的标准和动机。
旅游目的地的选择标准和动机是一个复杂而多样化的话题，涉及诸多因素，如地理位置、文化遗产、自然景观、旅游设施等等。
本文将通过对现有研究的综述，探讨旅游消费者选择旅游目的地的标准和动机。
首先，地理位置是旅游目的地选择的重要标准之一。
旅游消费者往往会选择距离较近的目的地，以便节约时间和成本。
此外，地理位置还与旅游者的出发点有关，如来自不同地区的旅游者更有可能选择当地的旅游目的地。
例如，一位来自内陆地区的旅游者更有可能选择海滨城市作为目的地。
其次，文化遗产和历史背景也是旅游目的地选择的重要考量因素之一。
旅游消费者往往会被具有悠久历史和丰富文化遗产的城市和地区所吸引。
他们希望能够沉浸在历史文化的氛围中，感受到这些地方的独特魅力。
例如，中国的故宫、希腊的雅典卫城等历史文化名胜都是旅游者钟爱的目的地。
第三，自然景观也是影响旅游目的地选择的重要因素之一。
许多人喜欢到大自然中放松身心，享受大自然给予的美丽与宁静。
山水奇观、壮丽的瀑布、湖泊和沙滩等自然景观都能够吸引旅游者。
例如，洛杉矶的大峡谷国家公园、澳大利亚的大堡礁等自然景观都是旅游者向往已久的目的地。
此外，旅游设施的完善程度也是旅游消费者选择目的地的重要考虑因素之一。
旅游者希望能够在旅游过程中获得良好的服务和便利。
因此，目的地是否有高质量的酒店、餐厅、景点导览等旅游设施影响着旅游消费者的选择。
例如，东京作为世界一流都市，酒店、餐厅、交通等旅游设施均非常便捷，吸引了大量的旅游者。
此外，个人兴趣和经验也是影响旅游目的地选择的重要因素。
旅游消费者会根据自己的兴趣爱好来选择旅游目的地。
例如，对于喜欢购物的旅游者来说，他们更有可能选择国际大都市，如巴黎、纽约等。
对于喜欢户外活动的旅游者来说，他们可能更倾向于选择沿海城市或山区等地。
最后，社交媒体和口碑也对旅游目的地选择产生着重要影响。
旅游目的地选择行为决策研究
旅游目的地选择行为决策研究旅游是一种全世界人民都喜欢的活动，它不仅让人们可以享受不同地方的文化，也可以让人们越来越接近自然，体验各种不同的气息。
在旅游时，我们选择目的地是非常重要的一步。
那么，我们如何选择选合适的目的地呢？在选择旅游目的地之前，我们首先要确定一些基本信息，比如时间，人数和预算等。
确定这些基本信息可以更好地帮助我们去探索各种不同的旅游目的地。
针对现在的游客，互联网提供了一种非常方便的途径，通过旅游网站或者社交媒体，游客可以获取到有关目的地的海量信息。
海量信息对游客的选择带来了越来越大的困扰，因为这些信息往往是不一致的、自相矛盾的。
针对这个问题，我们可以通过大数据、机器学习、人工智能等技术来处理。
旅游推荐系统可以根据游客的兴趣和需求推荐特定的目的地和旅游线路。
通过这种方式，游客可以省去繁琐的信息筛选过程，直接获取到符合自己需求的旅游目的地和线路，然后来制定具体的行程。
此外，在旅游目的地的选择过程中，人们的推荐和意见对游客也是十分重要的。
朋友、家人和前往该地旅游的人的推荐往往是有力的，因为他们的体验可以为游客提供更多的参考和鼓舞。
因此，在选择旅游目的地时，我们可以先向身边的人进行咨询和了解，然后再做出决策。
最后，游客在选择旅游目的地时还需要考虑自身的偏好，例如风景优美的地区可以吸引那些喜欢大自然的人，宜居城市则适合那些喜欢城市生活的人。
同时，游客还需要在选择目的地时考虑历史文化背景、自然环境、当地美食等因素，这些因素都会影响游客的旅游体验。
此外，游客还可以选择在旅游过程中进行学习和尝试新技能等，这也可以为旅游增添色彩。
总之，在选择旅游目的地时，我们应该考虑时间、人数和预算等基本信息，大数据分析、人工智能和推荐系统可以为我们提供更多的帮助；了解身边的人的推荐和意见也很重要，可以帮助我们选到更好的目的地；同时，还需要考虑自身的兴趣和可能遇到的挑战。
对于目的地的选择，我们需要做好充分的准备和规划，让旅游成为一次美妙的体验。
基于大数据分析的旅游目的地选择与行为决策研究
基于大数据分析的旅游目的地选择与行为决策研究随着互联网和移动设备的普及，大数据分析在旅游行业中的应用越来越重要。
大数据分析可以帮助旅游业者和旅游者更好地了解旅游目的地选择和行为决策的因素，从而提供更优质的服务和更满意的旅游体验。
在基于大数据分析的旅游目的地选择中，个人偏好和需求是主要的决策因素。
大数据分析可以通过收集和分析用户的搜索记录、社交媒体活动、旅游评论和评分等数据，来了解个人喜好、兴趣爱好和需求。
例如，通过分析用户搜索记录，可以了解用户关注的旅游目的地、景点和活动，从而为用户提供个性化的推荐和定制服务。
同时，大数据分析还可以通过对用户在社交媒体上的分享和评论进行分析，了解用户对不同目的地的评价和喜好，以便更好地满足用户的需求。
除个人偏好外，大数据分析还可以帮助用户了解旅游目的地的特点和优势。
通过分析大量的旅游评论和评分数据，可以了解不同目的地的旅游资源质量、服务水平、价格水平等方面的信息。
这些信息可以帮助用户更好地评估目的地的各项指标，并作出更明智的选择。
例如，通过分析用户对不同目的地的评价，可以了解哪些目的地的景点更受欢迎、哪些目的地的服务更优质，从而在众多选择中进行筛选。
在基于大数据分析的旅游行为决策中，市场需求和趋势是需要考虑的重要因素。
大数据分析可以通过对市场数据和趋势的分析，来预测和评估不同旅游目的地的发展潜力和竞争优势。
比如，通过分析用户的搜索和购买行为，可以了解哪些目的地的需求量最大、哪些目的地的市场竞争最激烈，从而帮助旅游业者制定营销和推广策略、调整产品和服务的定位。
此外，大数据分析还可以通过对用户行为数据的挖掘，了解不同目的地之间的旅游需求和趋势的差异，从而为目的地的发展规划和旅游业者的业务决策提供参考。
然而，基于大数据分析的旅游目的地选择和行为决策也面临一些挑战和问题。
首先，数据隐私和安全问题需要得到充分的保护。
旅游业者和旅游者的个人信息涉及隐私和安全问题，需要建立强大的数据保护措施，遵守相关法律和道德规范。
基于大数据的旅游行为分析与推荐模型研究
基于大数据的旅游行为分析与推荐模型研究旅游行业是一个快速发展的产业，随着互联网和移动科技的飞速发展，越来越多的人选择通过网络预订旅行服务。
这也导致了大量的旅游数据的产生和积累，对这些数据的分析和利用具有重要意义。
本文将讨论基于大数据的旅游行为分析与推荐模型的研究。
首先，基于大数据的旅游行为分析是通过对大量的旅游数据进行深入挖掘和分析，来揭示旅游者的行为特征和偏好的研究方法。
这些数据可以包括用户在旅游网站上的点击记录、浏览记录、预订记录等。
通过对这些数据的分析，我们可以了解到旅游者的出行动机、目的地选择、出行周期、预算偏好等信息。
其次，基于大数据的旅游行为分析可以帮助旅游网站和在线旅行社更好地理解用户需求，开展个性化推荐服务。
通过对用户行为数据的挖掘，我们可以构建用户画像，并通过推荐算法来为用户提供个性化的旅游推荐。
这样一来，用户可以更加方便快捷地找到符合自己需求的旅游产品，提高用户体验和满意度。
在基于大数据的旅游推荐模型研究方面，可以采用多种算法和模型来实现。
其中，协同过滤算法是一种常用的推荐算法，它可以根据用户行为和偏好找到相似的用户，并为其推荐相似用户感兴趣的旅游产品。
此外，基于内容的推荐算法也是常用的一种方法，它通过分析旅游产品的特征和用户的偏好，来实现精准的推荐。
除了基于大数据的旅游行为分析和推荐模型研究外，还可以结合其他相关领域的研究成果进行综合应用。
比如，可以结合地理信息系统（GIS）技术，将旅游者的位置信息与旅游产品的空间信息相结合，实现基于位置的个性化旅游推荐。
同时，还可以结合社交网络分析的方法，挖掘用户之间的社交关系和影响，从而提高推荐的准确性和效果。
当然，在实际应用中，还会遇到一些挑战和问题。
首先，由于大数据的规模庞大，如何高效地处理和分析这些数据是一个难点。
其次，用户行为的预测和个性化推荐是一个复杂的任务，需要结合多种算法和模型进行综合应用。
最后，隐私和安全问题也是需要重视的，我们需要确保用户数据的安全性和隐私保护。
基于假期旅游地点选择问题模型建立
基于假期旅游地点选择问题模型建立针对假期旅游地点选择问题的建模可以从以下几个方面考虑：
1.目标设定：明确你在选择旅游目的地时最重要的考虑因素，如文化体验、自然风景、历史遗迹、美食等。
将这些因素转化为目标函数或权重，以便进行决策。
2.特征提取：将潜在旅游目的地的特征进行提取和编码，包括景点数量、气候条件、交通便利性、安全等级、消费水平等，可以利用已有的旅游指南、旅游网站或用户评论作为参考。
3.数据收集：收集旅游目的地的相关数据，包括上述提到的特征数据以及历史游客数量、旅游业发展水平等。
4.模型选择和训练：根据收集的数据，选择合适的机器学习或优化算法，如决策树、支持向量机、神经网络、遗传算法等，并使用已标记的数据集进行模型训练。
5.模型评估和调整：使用交叉验证等方法对模型进行评估，根据评估结果进行参数调整或选择其他算法，以提高模型的准确性和可靠性。
6.结果解释和决策：根据模型的输出结果，结合个人偏好和实际情况进行最终决策。
同时，应注意模型仅提供参考意见，最终选择还需考虑其他因素，如时间、预算和行程安排等。
需要注意的是，这只是一个简要的建模步骤，具体建模过程会更加复杂，涉及到数据的收集、处理和预处理等环节。
此外，模型的准确性和可靠性也取决于所使用数据的质量和完整性。
旅游消费者的目的地选择模式研究
旅游消费者的目的地选择模式研究随着经济的发展和人们生活水平的提高，旅游已经成为当代人们生活中重要的组成部分。
在选择旅游目的地时，消费者的选择模式是决定性的因素之一。
本文将针对旅游消费者的目的地选择模式展开研究，探讨在旅游选择过程中消费者考虑的因素和决策过程。
一、旅游消费者的目的地选择因素1.个人特征因素个体差异在选择旅游目的地时起着重要的作用。
消费者的性别、年龄、教育水平、收入水平以及职业等因素都会对其旅游目的地选择产生影响。
2.情感因素旅游目的地的吸引力和情感价值对于消费者的选择至关重要。
景点美丽的风景、丰富的文化传统以及独特的体验都会吸引消费者前往。
3.信息获取渠道消费者获取旅游目的地相关信息的渠道也是影响选择的重要因素。
通过朋友推荐、亲友口碑、社交媒体、旅行社等途径获取的信息对消费者的选择具有重要影响。
4.经济因素旅游费用是消费者选择目的地的重要考虑因素之一。
价格合理性、旅游项目质量和性价比的评估都会在消费者做出选择时产生影响。
二、旅游消费者的目的地选择决策过程1.需求认知消费者首先要通过信息获取和对旅游需求的认知来确定出行意愿。
这一阶段，消费者通过自身需求的分析和信息收集来形成旅游需求的认知。
2.信息搜索与评估在获得旅游需求后，消费者开始寻找相关信息，包括旅游目的地的介绍、风景照片、交通方式、住宿和餐饮等方面的信息。
消费者会比较不同来源的信息，评估旅游目的地的各个方面是否满足自己的需求。
3.选择行为在信息搜索与评估之后，消费者会根据自己的喜好和需求做出选择。
消费者可能会比较多个目的地之间的各种因素，并综合考虑个人特征和经济条件，最终选择一个或多个目的地。
4.决策确认决策确认阶段主要是针对选择后的目的地进行最后的确认，并着手安排行程、购买机票、订房等活动。
这一阶段也是旅游消费者目的地选择决策的最后一步。
三、目的地选择模式研究的实用意义1.为旅游目的地提供参考依据通过对旅游消费者的目的地选择模式的研究，可以帮助旅游目的地提供更准确的参考依据。
旅游业中的目的地选择数据研究
旅游业中的目的地选择数据研究随着人们生活水平的提高和休闲旅游的兴起，旅游业正逐渐成为一个重要的经济支柱。
而在旅游的过程中，选择一个合适的目的地对于旅行的体验至关重要。
为了更好地满足游客的需求，旅游业开始运用数据研究的方法来分析和预测目的地选择的趋势和偏好。
本文将探讨旅游业中的目的地选择数据研究，并分析其对旅游业发展的影响。
一、目的地选择数据的来源和收集方式目的地选择数据的来源主要包括游客的个人信息、旅行社的销售数据、社交媒体的评论和评分等。
游客的个人信息可以通过问卷调查、访谈等方式获得，旅行社的销售数据可以通过销售记录和客户反馈等途径收集，而社交媒体的评论和评分则可以通过网络爬虫和数据挖掘的方法获取。
二、目的地选择数据的分析方法1. 数据挖掘和机器学习数据挖掘和机器学习是目的地选择数据分析的重要方法。
通过对大量的目的地选择数据进行分析和建模，可以发现游客的偏好和趋势。
例如，可以利用聚类分析的方法将游客分为不同的群体，进而了解不同群体的目的地选择偏好；可以利用关联规则挖掘的方法发现游客在目的地选择过程中的关联性，从而提供个性化的推荐。
2. 空间数据分析旅游业中的目的地选择与地理位置息息相关，因此空间数据分析也是一种重要的分析方法。
通过地理信息系统（GIS）和空间统计的方法，可以对目的地的地理特征进行分析，了解不同地理特征对游客选择的影响。
例如，可以通过空间插值的方法预测游客在不同地理位置的分布，从而为旅游业提供目的地规划和资源配置的参考。
三、目的地选择数据研究的应用1. 目的地推荐通过对目的地选择数据的分析，旅游业可以为游客提供个性化的目的地推荐。
根据游客的个人偏好和历史选择数据，可以利用推荐算法为游客推荐最适合的目的地和旅游路线。
这不仅可以提高游客的满意度，还可以促进旅游业的发展。
2. 目的地规划和资源配置目的地选择数据的分析还可以为旅游业的目的地规划和资源配置提供参考。
通过了解游客的选择偏好和趋势，可以合理规划目的地的旅游景点、交通设施和住宿资源，从而提高旅游业的竞争力和吸引力。
基于出游动机的游客目的地选择的离散选择模型研究
游动机则对选择高消费水平的目的地有促进作用 。
相比较意愿式数据 ,选择完成式的数据应该更能说
明这种交互作用所造成的影响 。本文即选用选择完
成式数据 (2002 年江苏省国内旅游抽样调查原始资
料数据) ,构建二项 Logistic 回归方程 ,探讨了游客出
游动机对出游距离 、旅行花费的影响 。
2 研究方法与数据
1 引言 游客目的地选择研究是为了探讨为什么有大致
特定比例的不同客源地游客选择不同的旅游目的 地 ,更深层次的研究是这种游客空间选择行为以及 特定比例是否与客源地和目的地的地理 、经济 、社会 甚至政治 、历史属性有关[1] 。但已有文献大多是探 讨 O2D 对之间距离 、目的地价格 、游客自身属性等
D=
A p
×0188
(4)
其中 ,D 为出游距离 ,A 为区域面积 。
对于旅行花费 ,艾文认为由以下 3 个部分组成 :
①交通花费部分 ,无论是以单位距离计的交通费用
还是总费用 ; ②享受旅行时游客同时付出的体力和
精力 ; ③旅行的机会成本 (如由于旅行所失去的工资
44
旅 游 学 刊 TOURISM TRIBUNE
研究假设成立情况表序号假设接受拒绝基于寻求闲适安静的环境的出游动机对选择远距离目的地有正向影响基于寻求闲适安静的环境的出游动机可以促进旅行花费基于探亲访友的出游动机对选择远距离目的地有正向影响基于公务出游的出游动机对选择远距离目的地有正向影响已有的使用选择意愿式数据进行的研究发现基于闲适安静的环境的出游动机更愿意选择远距离以及高消费水平的目的地
[摘 要 ]旅游目的地选择是游客选择行为研究中研究较为 广泛的领域之一 。现有文献利用了社会 、经济 、地理等诸多 模型和理论对目的地选择进行了研究和探讨 。基于随机效 用最大化的离散选择模型在游客目的地选择研究中有广泛 的应用 ,但是缺乏属性交互项对于目的地选择的抑制或者激 励作用的研究 。本文利用 2002 年江苏省国内游客抽样调查 原始资料数据这一选择完成式类型的数据构建了两个二项 Logistic 回归模型 ,讨论了寻求闲适安静环境 、探亲访友 、公务 出游 3 种出游动机对于出游距离以及旅行花费的影响 。研 究发现寻求闲适安静环境出游动机的游客倾向于选择远距 离的目的地 ,且这类游客也愿意增加旅行花费 ;出于探亲访友 这一动机出游的游客则更愿意选择靠近自己居所的旅游目的 地 ,且不倾向于增加自身的旅行花费 ;公务出游的游客倾向于 选择远距离目的地 ,也倾向于增加他们的旅行花费 。 [关键词 ]目的地选择 ;离散选择模型 ;出游动机 ;出游距离 ; 旅行花费 [ 中图分类号 ]F59 [ 文献标识码 ]A [ 文章编号 ]1002 - 5006 (2008) 06 - 0043 - 05
论文题目：基于数据驱动的旅游目的地选择研究——以中国游客为例
论文题目：基于数据驱动的旅游目的地选择研究——以中国游客为例2023年，旅游业依然是全球经济中不可忽略的一部分。
在全球经济的不断增长和人们对旅游的需求不断增加的情况下，如何选择旅游目的地成为了一个重要的问题。
本文基于数据驱动的旅游目的地选择研究，以中国游客为例，探讨如何基于数据来选择旅游目的地。
一、背景旅游业是一种非常具有吸引力的产业，有助于本地经济的增长和就业机会的创造。
在全球经济的不断增长和人们对旅游的需求不断增加的情况下，如何选择旅游目的地成为了一个重要的问题。
在过去，大多数人都是通过自己的经验或者朋友的推荐来选择旅游目的地，但是这种方法存在局限性，容易出现偏见或者不准确的情况。
因此，人们需要更科学的方法来选择旅游目的地，基于数据来选择可以更为准确和可靠。
二、数据驱动的旅游目的地选择1. 数据收集和分析在进行旅游目的地选择时，需要收集大量的数据来辅助决策。
可以使用多种方法来收集数据，包括网络搜索、市场调查、用户评论和旅游数据等。
通过对这些数据的分析，可以发掘用户的需求、旅游目的地的特点、市场趋势等信息，从而更加准确地选择旅游目的地。
2. 数据挖掘和机器学习对于大规模的数据集，传统的统计分析方法可能无法处理，因此需要使用数据挖掘和机器学习技术来进行分析。
数据挖掘可以从数据中发掘潜在的模式和规律，而机器学习则可以根据数据来训练模型，预测未来的趋势和结果。
通过这些技术的应用，可以更加智能地选择旅游目的地。
三、基于数据驱动的旅游目的地选择的优势1. 精确性更高通过基于数据驱动的旅游目的地选择，可以更加准确地了解用户的需求和喜好，以及旅游目的地的特点和优势。
因此，选择的旅游目的地更符合客户的期望，更能满足客户的需求。
2. 可预测性更强数据驱动选择的一大优势是可以预测未来的趋势和结果。
通过对历史数据的分析和模型训练，可以预测未来的旅游趋势和旅游选择。
这样可以更好地规划旅游目的地的发展方向和布局，更好地满足客户的需求。
基于活动的目的地选择模型研究的开题报告
基于活动的目的地选择模型研究的开题报告一、研究背景随着人们经济水平的提高和生活质量的改善，旅游活动变得越来越普遍，越来越多的人选择旅游作为他们的休闲方式。
同时，随着旅游活动的普及，人们对旅游目的地的需求也变得越来越高。
目的地选择是旅游活动中的一个重要环节，它不仅影响着旅游者的旅游体验，同时也对旅游业的发展产生着重要的影响。
因此，对旅游者的目的地选择进行研究是非常必要的。
二、研究目的本文旨在通过对旅游者目的地选择的研究，建立一种基于活动的目的地选择模型，以探究旅游者选择旅游目的地的内在动因和行为特征，并为旅游行业发展提供参考意见。
三、研究内容（一）目的地选择的现状和特征通过对现代旅游市场的调研，总结目的地选择的基本特征和旅游者的目的地选择偏好。
（二）旅游者目的地选择的动因分析通过对旅游者的问卷调查和深度访谈，探讨旅游者目的地选择的内在动因，如旅游动机、旅游态度、旅游经验等因素，以建立旅游目的地动因模型。
（三）基于活动的旅游目的地选择模型的建立综合前两个部分的研究成果，提出基于活动的旅游目的地选择模型，探究旅游者目的地选择的实际行为特征，以及各种动因因素对旅游者选择行为的影响。
（四）研究结论和建议通过对研究结果的分析，总结旅游者目的地选择的行为特征和影响因素，为旅游业的发展提供相应的建议。
四、研究方法（一）问卷调查本研究将通过问卷调查的方式，针对广大旅游者进行调研。
通过问卷调查，获取旅游者的基本情况、旅游动机、旅游经验、旅游态度等各种信息，深入了解旅游者的目的地选择行为。
（二）深度访谈在问卷调查的基础上，本研究将对一些具有代表性的旅游者进行深度访谈，探讨他们的目的地选择行为的深层次动因，获取更加详细的信息，为研究提供数据支持。
（三）数据分析本研究将采用描述性统计和多元统计分析方法，对收集到的数据进行分析，探究旅游者的目的地选择行为和影响因素。
五、研究价值本研究旨在构建一种基于活动的旅游目的地选择模型，由此可以深入探究旅游者目的地选择的内在动因和行为特征。
中国旅游者对旅游目的地选择的偏好调研报告
中国旅游者对旅游目的地选择的偏好调研报告近年来，随着中国经济的快速发展和人民生活水平的提高，旅游已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
在选择旅游目的地时，人们有着各种各样的偏好和需求。
为了深入了解中国旅游者对旅游目的地的选择偏好，我们进行了一系列的调研。
本报告旨在总结并分析这些调研结果，为旅游业提供有价值的洞察和建议。
一. 消费水平与目的地选择根据我们的调研结果，中国旅游者在选择旅游目的地时最重要的因素之一就是消费水平。
相对来说，较高消费水平的旅游者更倾向于选择国内外高端旅游目的地，如巴黎、纽约和东京等，这些地方以其奢侈品购物、高级餐饮和豪华住宿等特点受到了这部分旅游者的青睐。
而对于较为中庸消费水平的旅游者来说，他们更倾向于选择那些以自然风光和人文景观为主的旅游目的地，如云南、四川和浙江等。
因此，旅游业在开发新的旅游目的地时需要根据不同旅游者的消费水平进行差异化的定位和推广。
二. 文化与历史背景的影响中国历史悠久，文化底蕴深厚，这也是中国旅游者在选择旅游目的地时重要的考虑因素之一。
根据我们的调研结果，绝大多数旅游者认为文化和历史背景对于选择旅游目的地至关重要。
例如，许多旅游者喜欢前往古都北京，探索长城、故宫等世界著名的历史文化遗迹。
同样的，西安的兵马俑、杭州的西湖以及成都的文化庙会等也备受旅游者欢迎。
因此，旅游目的地如果能够通过呈现独特的文化和历史魅力来吸引旅游者，无疑将有更大的市场竞争力。
三. 自然风光的吸引力除了文化和历史因素，自然风光也是中国旅游者在选择旅游目的地时非常重要的决策因素之一。
在我们的调研中，很多旅游者表示他们更倾向于选择那些拥有壮丽自然风光的目的地进行旅行。
例如，桂林的漓江风景、张家界的山水奇观和云南的石林都备受国内外旅游者的青睐。
与此同时，云南的丽江和西藏等地也因其独特的民族风情和高原美景而吸引了大量旅游者前往。
因此，旅游业在开发新的旅游目的地时应该注重保护自然资源，同时合理规划和开发，以满足中国旅游者对自然风光的需求。
中国游客对境外旅游目的地的选择与旅游体验调研报告
中国游客对境外旅游目的地的选择与旅游体验调研报告摘要：境外旅游已经成为越来越多中国游客的选择，本报告通过对中国游客对境外旅游目的地的选择与旅游体验的调研，分析了中国游客的旅游偏好、选择因素以及旅游体验的满意度，为旅游目的地提供了相关的参考意见。
1. 引言1.1 背景1.2 调研目的2. 中国游客的旅游偏好2.1 热门目的地分析2.2 非热门目的地分析2.3 出境游的旅游方式3. 中国游客对境外旅游目的地的选择因素3.1 自然景观3.2 历史文化3.3 美食与购物3.4 安全与稳定3.5 价格与交通4. 中国游客的境外旅游体验4.1 旅游服务质量评价4.2 景点设施与管理4.3 文化交流与体验活动4.4 导游服务评价4.5 其他旅游体验因素5. 结论与建议5.1 结论概述5.2 旅游目的地的优化建议5.3 旅游服务的改进建议1. 引言1.1 背景在中国经济的快速发展和人民生活水平的提高下，境外旅游已经成为越来越多中国游客的选择。
中国游客对于境外旅游目的地的选择与旅游体验已经成为一个备受关注的话题。
1.2 调研目的本次调研旨在了解中国游客对境外旅游目的地的选择因素以及旅游体验的满意度，为旅游目的地和相关行业提供参考和改进意见。
2. 中国游客的旅游偏好2.1 热门目的地分析根据数据分析，中国游客最喜欢的境外旅游目的地主要包括亚洲国家、欧洲以及澳大利亚等地。
这些地方多以其惊人的自然景观、悠久的历史文化以及丰富多样的美食与购物体验著称。
2.2 非热门目的地分析除了热门目的地，一些新兴的境外旅游目的地也开始受到中国游客的青睐。
这些目的地通常以其独特的文化魅力、少有人知的景点以及独特的旅游体验吸引中国游客。
2.3 出境游的旅游方式中国游客在选择境外旅游目的地时，越来越多的人选择自由行以及个性定制的旅游方式。
相比于传统的团队游，这些方式给游客带来了更大的自由度和个性化的体验。
3. 中国游客对境外旅游目的地的选择因素3.1 自然景观中国游客对境外旅游目的地的选择中，自然景观是一个重要的因素。
基于游客特性的旅游目的地离散选择实证研究——以三大口岸中转型入境游客为例
基于游客特性的旅游目的地离散选择实证研究——以三大口
岸中转型入境游客为例
赵现红
【期刊名称】《旅游学刊》
【年(卷),期】2009(024)012
【摘要】旅游目的地选择一直是旅游管理研究的核心命题之一,整个选择过程是系统分量(目的地属性)和随机分量(游客特性)共同作用的结果.本文以2008年5-6月在北京、上海、广州等三大航空枢纽口岸采集到的第一手意愿性数据为基础,构建了一个二项Logistic离散选择回归模型,系统分析了影响入境游客西向扩散的影响因素,认为游客的职业、旅华时间、家庭结构、旅游方式、结伴方式、旅游动机、旅华花费、入境口岸、受到尊重等特性显著影响其西扩的概率.同时,该模型具有较好的预测功能,准确丰达到72.5%,对于我国区域旅游联合,特别是西部地区开拓国际客源市场具有重要指导意义.
【总页数】6页(P60-65)
【作者】赵现红
【作者单位】河南财经学院旅游系,河南,郑州,450002
【正文语种】中文
【中图分类】F59
【相关文献】
1.跨文化因素对入境游客旅游决策行为的影响——以甘南藏族自治州入境游客为例[J], 高雪琴;梁旺兵
2.旅游目的地游客体验质量评价性研究——以北京入境游客为例 [J], 白凯;马耀峰;李天顺
3.长江经济带入境游客旅游目的地选择时空演变特征研究 [J], 丁娟; 江期文; 黎秋庄
4.入境游客对泉州旅游目的地形象感知研究
——基于OTA网络评论语料库 [J], 姚丽梅
5.旅游目的地服务质量、形象感知与重游意愿关系研究
——以新疆入境游客为例 [J], 李东;黄丹;代传煊
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假设 2 :基于寻求闲适安静的环境的出游动机 可以促进旅行花费 ;
由于人际交往以及血缘关系产生了出于寻亲访 友这种动机出游的旅游类型 。事实上 ,无论是中国 还是外国 ,每年至少回原籍地一次是一种很普遍的 民俗 。因为对情谊的眷顾 ,个人可能不会考虑出游 距离和旅行花费的影响而去寻访亲人和朋友 。基于 以上 ,本研究提出以下假设 :
20 世纪 70 年代以来 ,离散选择模型被应用到 旅游与闲暇研究中 ,与计量经济模型相比 ,离散选择 模型的特点在于转变较为集中的视角 (经济学视角) 到多属性变量视角[2] 。它研究属性对个体的空间选 择行为过程概率的直接影响 ,但并不是最后的结果 , 即仅仅是选择概率而非选择结果 ,宏观意义上是研 究多少人愿意前往某地旅游而非多少人前往某地旅 游 。离散选择模型的理论基础是随机效用最大化原 理 。传统的社会经济学变量以及心理认知变量 ,如 人口统计学特征 ,选择和认知等都可以被引入到离 散选择模型中 。
根据离散选择模型研究中所使用的数据类型 , 该类文献可以划分为两类 ,即选择意愿式 ( stated) 和 选择完成式 ( revealed) 。选择意愿式数据是在客源 地进行的广泛调查 ,对潜在出游游客的选择意愿进 行统计所得到的 。采用该类数据阿德默韦斯 、鲁维 热和威廉斯 (Adamowicz , Louviere & Williams ,1994) , 阿德 默 维 斯 、鲍 卡 和 威 廉 斯 ( Adamowicz , Bocal & William , 1998 ) , 施 罗 德 和 诺 伊 维 尔 ( Schroeder & Louviere ,1999) ,海德和尤文 ( Haider &Ewing ,1990) 利 用旅游目的地的属性进行了研究 。而默勒 (Morley , 1994) 、尼库罗 (Nicolau ,2006) 也利用选择意愿式数 据并增加相应的游客个人属性进行了有益的探讨 。
的相似性 ,从表 2 可以看出 ,在资源单体 、单体密度 、 平均品质 、优良级品质 、储量以及优良级储量方面 , 南京和苏州差异不大 ,可以作为对等的两目的地进 行研究 。
表 2 南京与苏州两地旅游禀赋差异对比
旅游资源 单体数
苏州 1266 南京 1016
单体密度 (个Π百平方千米)
14. 92 15. 44
出游动机
O2D 对之间地理距离 旅行个人花费
1 = 寻求闲适安静的环境 ; 2 = 探亲访友 ;3 = 公务出游
因变量为目的地选择结果 ,1 表示选择南京作 为旅游目的地 ,0 表示选择苏州作为旅游目的地 。 需要说明的是 ,选择意愿式数据在调查时设置的目 的地多为虚拟目的地 ,此类虚拟目的地都被假设为 资源禀赋是无差异的 ,是一类“对等”的目的地 。选 择苏州和南京作为研究对象是因为两者的资源禀赋
选择完成式数据的获取主要是对游客目的地的 调查 ,即对已经完成的目的地选择行为的游客进行
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第 23 卷 2008 年第 6 期 月刊
旅 游 学 刊 TOURISM TRIBUNE
的调查 。魏尼格若和尼尔森 (Wennergren & Nielsen ,
1968) 、珀 杜 ( Perdue , 1986) 、包 格 斯 和 范 德 赫 金[8]
Moore , 1998 ) ; 博 登 ( Bowden , 2006 ) 、楚 恩 ( Train ,
1998) 、罗尔仁 ( Riera ,2000) 也进行了一系列卓有成
效的研究 ,虽然已有的目的地选择的离散选择模型
文献对影响选择行为的因素进行了广泛的讨论 ,但
是对于属性之间的交互项对于目的地选择起到的是
(Borgers & Van Der Herjden , 1989 ) 、莫 雷 ( Morey ,
1999) 、杜边 (Dubin ,1998) 、楚恩 ( Train ,1998) 利用选
择完成式数据建立有效的目的地属性离散选择模
型 。在增加了游客个人属性后 ,艾玛和罗ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ( Eymann
& Ronning , 1997 ) 、塞 德 乐 斯 和 摩 尔 ( Siderelis &
本文数据来源于 2002 年江苏省国内旅游抽样
调查原始资料 。抽样调查的抽样范围包括全省 13
个省辖市以及其所辖县 (市) 中的宾馆 、饭店 、旅馆 、
招待所和旅游景点 。具体采取以在住宿设施调查过
夜旅游者情况为主 ,以在景点调查一日游游客和在 亲友家过夜的旅游者情况为补充的方式进行[10] 。
2002 年该调查共获得问卷 25000 份 ,对于本研 究可以使用的有效问卷为 23621 份 ,在本文中对调 查数据进行分析 ,根据出游动机选取了南京和苏州 作为旅游目的地的游客样本 8196 份 。其中 ,选择南 京的样本为 3820 份 ,选择苏州样本为 4378 份 。
假设 3 :基于探亲访友的出游动机对选择远距 离目的地有正向影响 ;
假设 4 :基于探亲访友的出游动机可以促进旅 行花费 ;
公务出游包括商务 、会议 、文化技术交流等 。基 于公务出游的游客多数已经被会议组织或者工作单 位安排好行程 。这类游客的目的地明确 ,所以他们 应该是不考虑出游距离的影响 ,而在旅行当中 ,可能 由于部分旅行花费不是个人承担 ,所以他们可能会 适当地增加旅行花费 。基于以上原因 ,本研究提出 以下假设 。
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等) [20] 。本文所使用的旅行花费为游客个体在旅游 中的所有物质性花费 ,包括交通费用 、住宿费用 、餐 饮费用 、购物费用等 。
本文将旅游动机归纳划分为 3 类 ,即寻求闲适 安静的环境 、探亲访友 、公务出游 。 2. 3 研究模型假设
出游动机对出游距离和旅行花费的影响可以做 出以下假设 。为寻求闲适安静环境出游的游客想获 取的是一种良好的氛围 ,主要是为了消费或者享受 目的地的某种属性 ,如安宁 、气候等 。这类目的地属 性可能只有特定的目的地才具有[16] 。基于这点考 虑 ,游客可能会放宽对出游距离和旅行花费的限制 以前往该类目的地去享受和消费该类属性 。所以本 研究提出以下假设 :
1 引言 游客目的地选择研究是为了探讨为什么有大致
特定比例的不同客源地游客选择不同的旅游目的 地 ,更深层次的研究是这种游客空间选择行为以及 特定比例是否与客源地和目的地的地理 、经济 、社会 甚至政治 、历史属性有关[1] 。但已有文献大多是探 讨 O2D 对之间距离 、目的地价格 、游客自身属性等
[摘 要 ]旅游目的地选择是游客选择行为研究中研究较为 广泛的领域之一 。现有文献利用了社会 、经济 、地理等诸多 模型和理论对目的地选择进行了研究和探讨 。基于随机效 用最大化的离散选择模型在游客目的地选择研究中有广泛 的应用 ,但是缺乏属性交互项对于目的地选择的抑制或者激 励作用的研究 。本文利用 2002 年江苏省国内游客抽样调查 原始资料数据这一选择完成式类型的数据构建了两个二项 Logistic 回归模型 ,讨论了寻求闲适安静环境 、探亲访友 、公务 出游 3 种出游动机对于出游距离以及旅行花费的影响 。研 究发现寻求闲适安静环境出游动机的游客倾向于选择远距 离的目的地 ,且这类游客也愿意增加旅行花费 ;出于探亲访友 这一动机出游的游客则更愿意选择靠近自己居所的旅游目的 地 ,且不倾向于增加自身的旅行花费 ;公务出游的游客倾向于 选择远距离目的地 ,也倾向于增加他们的旅行花费 。 [关键词 ]目的地选择 ;离散选择模型 ;出游动机 ;出游距离 ; 旅行花费 [ 中图分类号 ]F59 [ 文献标识码 ]A [ 文章编号 ]1002 - 5006 (2008) 06 - 0043 - 05
抑制还是激励的作用则较少涉及 ,比如出游动机对
出游距离 、旅行花费的影响 。尼库罗 (Nicolau ,2006)
曾利用选择意愿式数据进行了出游动机对选择目的
地时出游距离和旅游地价格的研究 ,发现以下出游
动机对选择远距离目的地有促进作用 :寻求良好气
候 、探险 、探亲访友 ;而探险以及文化交流这两种出
对于解释变量的交互项 (离散变量和连续变量
之间的交互项) 对于响应概率的偏效应需要采用微
积分的方式 ,如考虑式 (1) 中 x1 和 x2 的交互效应则 采用下式[12] :
5 P = ( y = I | x1 , x2 , x3 ,L , xk ) 5 ( x1 3 x2 )
(3)
2. 2 数据来源与处理
D=
A p
×0188
(4)
其中 ,D 为出游距离 ,A 为区域面积 。
对于旅行花费 ,艾文认为由以下 3 个部分组成 :
①交通花费部分 ,无论是以单位距离计的交通费用
还是总费用 ; ②享受旅行时游客同时付出的体力和
精力 ; ③旅行的机会成本 (如由于旅行所失去的工资
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游动机则对选择高消费水平的目的地有促进作用 。
相比较意愿式数据 ,选择完成式的数据应该更能说
明这种交互作用所造成的影响 。本文即选用选择完
成式数据 (2002 年江苏省国内旅游抽样调查原始资
料数据) ,构建二项 Logistic 回归方程 ,探讨了游客出
游动机对出游距离 、旅行花费的影响 。
2 研究方法与数据
研究选用的因变量和自变量如表 1 所示 :
表 1 二项 Logistic 回归的变量及其编码解释
代号 因变量 选择 (Choice) 自变量 距离 (Distance) 花费 (Cost) 动机 (Motivation)
变量解释
变量编码
目的地选择结果 1 = 选择南京 ;0 = 选择苏州