上海市旅游流网络特征分析
旅华美国旅游流地理分布和网络结构特征研究
呈上升趋势。但是 , 旅华美 国市场 自2 0 0 2年突破百万人 大关后 , 年绝 对 增 长量 和 年增 长 率 一 直 比较 缓 慢 。
2 0 1 1 年美 国 出 国旅 游 人 数 达 5 8 5 0万 人 次 , 占美 国总 人 口的 1 9 %, 是 同期 俄 罗 斯 出境 旅 游 人 数 的 1 . 5倍 、 日本 出境 旅 游人 数 的 3 . 4倍 、 韩 国出境旅 游人 数 的 4 . 6倍
用社会 网络分析方法 , 分析旅 华美 国旅 游流 的流向特征 、 空间分布 特征 和 网络 结构特征 。结 果表 明: 旅 华美 国游客 主要从 北京和上海 出入境 中国; 旅 华美 国旅 游流分布范 围较广 , 以长三角地区最为 密集 , 其 中有 1 1个 节点城 市、 4个
城市对和 5条旅游线路 最受游客青睐 ; 旅 华美国旅 游流 网络为“ 核心一 边缘” 结构 , 网络 密度低 , 其 中核心 节点 l 1个,
反 映 出来 的特征 基 本 一 致 , 说 明 调 查 样 本 具 有 典 型 性 和 代 表 性 。需 要 说 明 的是 , 本 研究没有 直接采用 《 入 境 游
理… 、 旅 游 危 机 事 件/ 特 殊 事 件 的 影 响 ” 、 市 场 营
美 国是世 界 出 游大 国 , 年 出 国旅 游 人 次 数 在 全 世 界 排名 第 三 , 仅 次 于 德 国和 英 国 , 国 际 旅 游 支 出居 世 界 首 位” 。 同时 , 美 国也 是 我 国 第 一 大 远 程 客 源 国 , 自1 9 8 0 年 以来 一 直位 于 我 国入 境 旅 游 客 源 国 的前 4位 , 在 我
角度分析 了旅华美 国旅游流的流动特征 ; 利用 C o r e l d r a w 软件绘制 了旅华美 国旅游流空间分布图 , 对其空 间分布
基于时空特征的旅游景区游客流量预测研究
基于时空特征的旅游景区游客流量预测研究一、引言旅游景区是吸引众多游客的热门场所,对于景区管理部门来说,准确预测游客流量能够有效提高景区的管理和运营效率。
近年来,基于时空特征的旅游景区游客流量预测正逐渐成为研究的热点。
本文将深入探讨基于时空特征的旅游景区游客流量预测研究。
二、时空特征的解释与提取时空特征是指在时间和空间上的变化规律和特性。
对于旅游景区的游客流量预测研究,需要考虑时空特征的影响因素。
首先,时间特征包括每日、每周、每月和每年的变化趋势,游客流量往往受到季节、节假日和天气等因素的影响。
其次,空间特征包括景区内不同区域的游客分布情况,可能存在一些热门景点或者独特的游览路线。
为了提取时空特征,可以运用数据挖掘和机器学习的方法。
通过历史的游客流量数据和相关的时间、空间因素数据,可以建立一个预测模型,从而预测未来的游客流量。
有时候还需要考虑其他因素,比如宣传活动和旅游政策的影响。
三、基于时空特征的旅游景区游客流量预测方法基于时空特征的旅游景区游客流量预测方法可以分为两个步骤:特征提取和预测模型构建。
首先,通过对历史数据的分析,提取出相关的时空特征,比如时间因素、天气因素、宣传活动因素以及空间因素等。
其次,利用这些特征建立预测模型,可以使用传统的统计模型,如ARIMA模型、回归模型等,也可以使用机器学习算法,如神经网络、决策树等。
在特征提取阶段,可以利用时间序列分析方法,分析历史数据的周期性和趋势性。
同时,还可以利用聚类算法,将景区内不同区域的游客进行分类,找到热门景点和游览路线。
在预测模型构建阶段,可以根据特征的重要性和相关性,选择适合的算法。
同时,还可以利用交叉验证和模型评估方法,评估模型的预测效果。
四、时空特征的应用案例基于时空特征的旅游景区游客流量预测已经得到了广泛应用。
以某著名景区为例,利用时间序列分析和神经网络模型,对每天的游客流量进行了预测。
根据历史数据的分析,发现该景区在周末和节假日的游客流量较高,在冷季节的游客流量较低。
智慧旅游游客中心人流统计监控方案
旅游信息化程度提高
旅游信息化程度不断提高,为智慧旅游的 发展提供了有力支持。
游客需求多样化
游客对旅游体验的需求日益多样化,需要 更加智能化、个性化的服务。
游客中心人流统计监控需求
人流统计
对游客中心的人流量进行 实时统计,为景区管理提
行为模式识别
通过分析游客的行为数据,识别出游客的行 为模式和偏好。
数据分析与挖掘应用
游客流量分析
实时监测游客流量,分析游客流 量变化趋势和规律。
01
游客行为分析
02 通过对游客的行为数据进行分析 ,了解游客在景区内的活动轨迹 、停留时间和消费情况等。
景区优化建议
根据数据分析结果,为景区提供
优化建议,如调整游览路线、改
需求调研与分析
明确项目目标,收集相关数据 ,分析游客中心人流统计监控 需求。
系统集成与测试
将各个子系统集成到一起,进 行系统测试,确保系统的稳定 性和可靠性。
全面推广
在试点项目取得成功后,制定 全面推广计划,逐步将系统推 广到其他游客中心。
项目推广计划与预期成果展示
推广计划 制定详细的推广计划,包括目标 客户、推广渠道、推广时间表等 。
每月统计报表
自动生成每月的游客中心人流统计报表,包括月游客数量、流量 、停留时间等数据。
人流预警与预测功能
人流预警
根据历史数据和预测模型,当游 客数量接近或达到预设阈值时, 系统自动预警提示,提醒管理人 员采取应对措施。
人流预测
根据历史数据和人工智能算法, 对未来游客数量进行预测,为管 理部门提供决策参考。
3
实时数据分析
通过实时数据展示和分析,帮助管理人员更好地 了解游客中心的运营情况,为决策提供数据支持 。
上海世博会旅游者空间扩散网络分析
[ 摘
要】 文 章 运 用 社 会 网络 分 析 方 法 , 以长三 角 1 6个地 级
主要 集 中空 间距离 较 近 的沪 、 苏、 浙 3个 省 市 , 累计 客 流百分 比为 5 4 . 9 3 % 。世 博 会旅 游 者 的空 间行 为 模式 主要 是直 游式 , 旅行 行 为 具 有 明 确 的世 博 会 目 的地 指 向性 。经 调查 , 2 6 . 3 % 的世 博 会 旅 游 者 去 了 上海 以外 的城 市旅 行 , 这部 分 旅 游 者 的二 级 目的 地
晋峰 等分 析 了京 沪 入境旅 游 流 网络结 构 特征 … , 周
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ蓓 分 析 了 四 川 省 航 空 旅 游 网 络 结 构 特 征 。 本 文
[ 关键 词 ] 客 流 网络 ; 社 会 网络 分 析 ; 上 海世 博 会 ; 长三角
区域
[ 中图分类号 ] F 5 9
运用社 会 网络 分析 方法 , 以长 三角 区域 1 6个地 级城 市为 节点 , 构建 了世 博 会 客 流 向 长三 角 区 域 空 间扩 散 的网络 , 并对 网络 的整 体 特 征 和节 点 特 征 进行 了 评价 , 分析 了每 个 城 市 集 聚 、 中转 和 扩 散 客 流 的能 力, 以期 为 类 似 事 件 旅 游 的 筹 办 和 举 办 、 规 划 和 管
1 4~ 2 1日, 在世博园区内发放调查问卷, 调 查 旅 游 者 的基本 情 况 , 本 次 旅 游 行程 中参 观 世 博会 之 前 依 次 游览 了 哪些城 市 , 参 观 完世 博 会 将 要 依 次 游览 哪 些 城市 , 以 及 对 长 三 角 区 域 的 城 市 旅 游 感 知情 况 。 另 一部分 客 流数 据是 通 过 携 程 网 、 同程 网 和蚂 蜂 窝
上海市虹口区旅游客群消费偏好
餐饮消费水平评估
人均消费
虹口区餐饮人均消费水平较高,主要 与中高档餐厅和特色小吃店的价格有 关。
菜系价格差异
不同菜系的餐饮价格存在一定差异, 如西餐和日料价格相对较高,而本帮 菜和川菜价格相对亲民。
就餐场所价格对比
中高档餐厅的价格明显高于快餐店和 街边摊贩,但提供的菜品和服务质量 也更高。
移动端预订便捷性受青睐
移动端预订的便捷性使得越来越多的客群选择通过手机APP或微信公众号进行预订。
入住体验关注点多样化
客群在入住体验方面关注的点越来越多样化,包括房间卫生、床品舒适度、设施完善度、 服务态度等多个方面。同时,对于个性化服务和定制化体验的需求也在逐渐增加。
05 购物娱乐消费偏好分析
购物场所类型及时尚品牌关注度调查
上海市虹口区旅游客 群消费偏好
目录
• 虹口区旅游市场概况 • 旅游客群特征分析 • 餐饮消费偏好分析 • 住宿消费偏好分析 • 购物娱乐消费偏好分析 • 交通出行方式选择及影响因素研究 • 总结与建议
01 虹口区旅游市场概况
地理位置与旅游资源
地理位置
虹口区位于上海市中心城区东北部,黄浦江与苏州河交汇处,与黄浦区、静安 区、宝山区等相邻。
03 餐饮消费偏好分析
菜系选择及受欢迎程度排名
A
本帮菜
作为上海地方特色菜系,本帮菜以其独特的口 味和丰富的菜品深受游客喜爱。
川菜
川菜馆在虹口区分布广泛,其麻辣、鲜香 的口味吸引了大量食客。
B
C
西餐
随着国际化程度的提高,西餐在虹口区也逐 渐受到欢迎,特别是年轻人群体。
其他菜系
包括粤菜、日料、韩餐等,虽然受欢迎程度 略逊于前三者,但也有一定的市场需求。
粤人版八年级上册地理期末综合复习 专题12 交通运输业(解析版)
粤人版八年级上册地理专题12 交通运输业知识梳理1、交通运输也具有先行发展的特征。
2、交通线路总长度、运输工具的数量均有大幅度增长,交通干线向内地和边疆逐渐延伸,交通网络基本形成,运输能力不断提高。
3、在图上找出青藏、川藏、新藏、滇藏等公路和兰新、成昆、北疆、青藏的铁路。
4、现代化的交通运输方式主要有铁路、公路、水路、航空和管道运输。
中国铁路的地位尤为突出。
中国已形成以北京为中心的全国铁路网。
南北向的铁路有:京哈线、京沪线、京九线、京广线、太焦线-焦柳线、宝成-成昆线等;东西向的有:滨洲线-滨绥线、京包线-包兰线、陇海线-兰新线、沪昆线等。
综合性的交通运输枢纽有:北京、上海、郑州、武汉、广州等。
5、铁路运输速度快,运载量较大,运价较低,适宜于长距离运送客、货的现代化运输方式。
公路运输机动灵活,速度较快,适应性强,可以满足“门对门”的服务要求,把客、货直接运到目的地,是短途运输的主要方式。
水路运输主要包括内河运输和海洋运输两大类。
水路运输的优点是运载量大、投资省、运价低,缺点是速度慢、受到自然条件的限制。
是一种适宜运输量大、距离长、时效性不很强的大宗货物运输方式。
海洋运输又分为沿海航线和远洋航线,沿海航线是联系中国南北的海运干线。
航空运输具有速度快、舒适、安全等优点。
航空运输发展水平的高低,是衡量一个国家交通运输现代化程度的重要标志。
管道运输是适宜运输液体和气体等物资的一种现代化运输方式。
它的优点是运量大、运价低、损耗少、安全可靠、连续性强、管理方便等,但也有设备投资大、灵活性差等缺点。
6、人们出行或运输货物,要根据各种交通运输方式的特点,以及路途的远近和具体要求,来选择最佳的交通运输方式。
综合练习一.选择题(共12小题)1.经济发展的“先行官”()A.农业B.工业C.商业D.交通运输【分析】现代化的交通运输方式主要有铁路、公路、水路、航空和管道运输。
经过长期的不懈努力,中国初步形成了由这些交通运输方式组成的现代化交通运输网络体系。
基于网络语义分析的朱家角古镇公众感知分析
结合段进行厂内焊接,焊缝均为平焊和
品的识别标记,下道工序施工者应负责
记录),对检验状态不明者不施工,并向
陈俊明,杜操,李施展,等 . 秭归长江公路
大桥钢箱桁架推力拱合龙测量关键技术
方法,在胎架上多次翻身的方法,对拱梁
在总装、涂装过程中注意保护好产
周云岗,洪慧卿,鄢余文 . 大跨径钢箱系杆
家角古镇的中心词汇,所有的评论都由
日常活动提供了便利,也为各类景点注
文章探究了大量来自社交媒体(点
入新的活力,于是出现了“网红”景点。
评网站、旅游网站、社交平台等)基于朱
在社交平台分享各类旅游景点的游览体
家角古镇一定时间内的评价数据,通过
验及评论,也影响着即将计划出行的人
网络文本分析法,对文本的具体内容进
词频统计
其中放生桥为朱家角古镇著名的石拱
1
古镇
2361
26
游客
168
桥,已有约 500 年历史;大清邮局始建于
2
朱家角
1661
27
上海市
167
20 世纪初,为二层小楼建筑,现一楼仍
3
上海
956
28
文化
166
在运营中,布置为古色古香的历史风貌,
4
江南
748
29
粽子
165
置有邮柜、邮橱等,二楼布置为关于古代
共 计 3089 条 评 论 数 据 。 通 过 ROST
景观资源、古镇运营与管理、公众感知体
化发展规划中,朱家角古镇地处长三角
Content Mining 软件进行数据初筛,去
验。基于以上指标,对朱家角古镇网络
第9章_旅游流
旅游流定义界定
经过分析,我们认为狭义的观点更为 贴切。
首先,从学科属性角度来讲,任何一
门学科的研究对象和内容都有一定的 学科界限和范围。如果内容过于广泛 ,研究就不能抓住事物的核心,并丧 失其学科特性。
其次,其它事物的流动大都是由旅游
者流的运动引起的,随着旅游者流的
运动而运动,其规律高度一致。
文献来源 2012年04月20日10:30 来源:搜狐旅游 作者:中国旅游研究院: 蒋依依 马仪亮 杨劲松
2010年与2011年中国内地受访出境游客出行目的分布
旅游研究院的调查显示,多次出境旅游的游客比例已上升到接近40%。随着 出境经验的不断丰富,中国游客对旅游产品的选择逐渐趋于成熟与理性。去香 港红磡听演唱会,到瑞士阿尔卑斯山滑雪,去肯尼亚追逐动物迁徙,甚至到 韩国美容,各种类型的深度游、主题游,正在成为很多中国游客,特别是年青 一代中国游客的选择。
2011年前十位目的地国家及地区
尽管处于签证、费用、语言环境等多种因素影响,大多数中国游客仍然选择了 中国香港、中国澳门、中国台湾、日本、韩国与东南亚等周边目的地,但中长线 出境旅游作为中国出境旅游的高端市场,表现出较大的增长潜力。2011年,前往 美洲、欧洲、大洋洲与非洲等中长线目的地的游客占据了出国游客总数的三分之 一,其中赴非洲游客的增长接近40%。
旅游流形成的心理学解释的理论基础为 推拉理论,通常用来解释旅游流形成的内在 驱动机制。
推拉 理论
Muzaffer等对“推力”因素和“拉力”因 素赋予了较为明确的含义,即所谓“推力” 因素是指旅游者个体内心深处无形的、内 在的旅游需求;“拉力”因素是指某一特 定旅游目的地和有形的吸引物对旅游者的 吸引使其离开居住地到目的地旅游的作用 力。 应用“推拉”动机模型中的“推力”因素 可以解释人们为什么要出游,“拉力”因素 则经常用于解释人们为什么选择某个旅游 地而非其他旅游地。
长三角城市空间联系网络时空特征及影响因素
长三角城市空间联系网络时空特征及影响因素目录1. 内容概览 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 研究内容与方法 (3)1.3 文献综述 (5)2. 长三角城市空间联系网络概述 (6)2.1 长三角区域概况 (7)2.2 城市空间联系网络定义 (8)2.3 研究区域选择与数据来源 (9)3. 长三角城市空间联系网络时空特征分析 (10)3.1 时空特征概念与研究框架 (11)3.2 空间联系网络构成要素 (12)3.3 历史数据与趋势分析 (13)3.4 空间联系网络演变特征 (14)4. 长三角城市空间联系网络影响因素分析 (15)5. 研究方法与数据处理 (17)5.1 研究方法选择 (18)5.1.1 数据分析方法 (19)5.1.2 网络分析与模拟 (20)5.2 数据处理技术 (21)5.2.1 数据收集与整理 (23)5.2.2 数据处理与分析 (23)6. 长三角城市空间联系网络时空特征实证分析 (25)6.1 数据与案例选择 (26)6.2 研究范例分析 (27)6.3 分析结果与讨论 (28)7. 长三角城市空间联系网络影响因素案例研究 (30)7.1 研究区域案例选择 (31)7.2 影响因素分析框架 (32)7.3 分析过程与结果讨论 (33)8. 结论与建议 (35)8.1 研究总结 (36)8.2 对长三角城市空间联系网络发展的建议 (38)1. 内容概览通过对交通基础设施数据、经济数据及人口移动数据等多维度的分析,该研究发现长三角城市空间联系网络表现出显著的时空动态特性,如城市间的相互作用强度随着时间的推移而变化,某些城市在特定时期内作为交通、经济以及文化交流的关键节点显现出来。
交通网络和信息技术的快速发展成为影响网络演变的核心因素,而政策导向、经济政策和环境政策则是影响城市间联系的关键宏观因素。
本研究的成果不仅为理解长三角城市的相互作用提供了新的视角,同时也为区域规划、城市网络优化以及区域协调发展战略的制定提供了科学依据。
旅游线路客流量分析报告
旅游线路客流量分析报告一、引言旅游业作为现代服务业的重要组成部分,对于促进经济增长、增加就业机会和推动文化交流具有重要意义。
而旅游线路的客流量则是衡量旅游市场需求和旅游产品吸引力的重要指标。
本报告旨在对某旅游线路的客流量进行深入分析,以揭示其发展趋势、影响因素和潜在问题,并提出相应的对策建议,为旅游目的地的规划、开发和管理提供参考依据。
二、研究区域与数据来源(一)研究区域本次研究选取了具体旅游线路名称作为研究对象,该线路涵盖了具体景点等多个热门旅游景点,具有一定的代表性。
(二)数据来源本报告所使用的数据主要来源于以下几个方面:1、旅游景区的门票销售系统,获取了游客的购票数量和时间信息。
2、在线旅游平台的预订数据,包括订单数量、游客来源地和出行时间等。
3、旅游统计部门发布的相关数据,如旅游接待人数和旅游收入等。
三、客流量的时间分布特征(一)季节性特征通过对多年数据的分析,发现该旅游线路的客流量呈现出明显的季节性特征。
旅游旺季通常出现在旺季时间段,此时气候宜人,适合出游,游客数量较多;而旅游淡季则主要集中在淡季时间段,由于天气寒冷或炎热,以及节假日较少等原因,游客数量相对较少。
(二)节假日特征在法定节假日期间,如春节、国庆节和劳动节等,客流量会出现明显的高峰。
其中,国庆节的客流量最大,其次是春节和劳动节。
此外,一些小型节假日,如端午节和中秋节,也会对客流量产生一定的影响,但幅度相对较小。
(三)周内特征从周内的客流量分布来看,周末的游客数量明显多于工作日。
周六的客流量通常是一周中最高的,而周一至周五的客流量相对较少。
四、客流量的空间分布特征(一)景点分布不同景点的客流量存在较大差异。
热门景点名称等景点由于知名度高、景观独特,吸引了大量游客,客流量较大;而冷门景点名称等景点由于开发程度较低、宣传推广不足,客流量相对较少。
(二)客源地分布通过对游客来源地的分析,发现该旅游线路的客源地主要集中在主要客源地省份或城市等地区。
旅游行业旅游大数据分析解决方案
旅游行业旅游大数据分析解决方案第1章旅游大数据概述 (4)1.1 旅游大数据的定义与特征 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 特征 (4)1.2 旅游大数据的应用场景 (4)1.2.1 游客行为分析 (4)1.2.2 旅游目的地管理 (4)1.2.3 旅游产品研发 (4)1.2.4 智能推荐与个性化服务 (4)1.3 旅游大数据的发展趋势 (5)第2章旅游数据采集与预处理 (5)2.1 旅游数据源及采集方法 (5)2.1.1 数据来源 (5)2.1.2 采集方法 (5)2.2 旅游数据预处理技术 (6)2.2.1 数据整合 (6)2.2.2 数据规范化和标准化 (6)2.2.3 数据编码 (6)2.2.4 数据抽样 (6)2.3 数据清洗与融合 (6)2.3.1 数据清洗 (6)2.3.2 数据融合 (6)第3章旅游数据存储与管理 (7)3.1 旅游大数据存储技术 (7)3.1.1 关系型数据库 (7)3.1.2 非关系型数据库 (7)3.1.3 云存储技术 (7)3.2 分布式存储系统 (7)3.2.1 分布式文件系统 (7)3.2.2 分布式数据库 (7)3.2.3 超融合架构 (7)3.3 旅游数据安全管理与隐私保护 (7)3.3.1 数据加密技术 (8)3.3.2 访问控制技术 (8)3.3.3 数据脱敏技术 (8)3.3.4 数据合规性检查 (8)第4章旅游数据分析模型与方法 (8)4.1 旅游需求预测模型 (8)4.1.1 时间序列分析模型 (8)4.1.2 机器学习预测模型 (8)4.1.3 深度学习预测模型 (8)4.2 旅游市场细分与目标客户识别 (8)4.2.1 聚类分析方法 (8)4.2.2 旅行者行为分析 (9)4.2.3 关联规则挖掘 (9)4.3 旅游产品推荐算法 (9)4.3.1 基于内容的推荐算法 (9)4.3.2 协同过滤推荐算法 (9)4.3.3 深度学习推荐算法 (9)第5章旅游目的地分析 (9)5.1 旅游目的地吸引力评价 (9)5.1.1 旅游资源评价指标构建 (9)5.1.2 旅游目的地吸引力实证分析 (9)5.2 旅游目的地竞争格局分析 (9)5.2.1 市场竞争格局 (9)5.2.2 空间竞争格局 (10)5.3 旅游目的地资源优化配置 (10)5.3.1 旅游资源整合 (10)5.3.2 旅游产品创新 (10)5.3.3 旅游产业链优化 (10)5.3.4 政策与产业环境分析 (10)第6章旅游消费行为分析 (10)6.1 旅游消费者行为特征 (10)6.1.1 旅游消费者基本属性 (10)6.1.2 旅游消费者行为模式 (10)6.2 旅游消费市场趋势预测 (11)6.2.1 旅游市场总体趋势 (11)6.2.2 旅游消费细分市场趋势 (11)6.3 旅游消费决策影响因素 (11)6.3.1 个人因素 (11)6.3.2 社会因素 (11)6.3.3 心理因素 (11)6.3.4 外部环境因素 (11)第7章智慧旅游平台构建与运营 (12)7.1 智慧旅游平台架构设计 (12)7.1.1 平台概述 (12)7.1.2 功能模块设计 (12)7.1.3 技术架构设计 (12)7.1.4 关键技术 (12)7.2 旅游大数据可视化技术 (12)7.2.1 可视化技术概述 (12)7.2.2 可视化方法与工具 (12)7.2.3 可视化应用场景 (12)7.3 智慧旅游平台运营策略 (13)7.3.1 平台运营目标 (13)7.3.2 运营策略制定 (13)7.3.3 运营保障措施 (13)第8章旅游产业链整合与优化 (13)8.1 旅游产业价值链分析 (13)8.1.1 产业链环节界定 (13)8.1.2 价值链环节分析 (13)8.1.3 产业链现状与问题 (13)8.2 旅游产业链协同发展策略 (13)8.2.1 资源整合与共享 (13)8.2.2 产业协同创新 (14)8.2.3 合作模式与机制 (14)8.3 旅游产业数字化转型 (14)8.3.1 数字化技术赋能 (14)8.3.2 数据驱动的决策优化 (14)8.3.3 产业生态构建 (14)8.3.4 政策与标准体系 (14)第9章旅游政策与市场监管 (14)9.1 旅游政策对行业的影响 (14)9.1.1 政策背景与演变 (14)9.1.2 政策对旅游市场的促进作用 (14)9.1.3 政策对旅游市场的约束作用 (14)9.2 旅游市场监管机制 (15)9.2.1 监管体系与组织架构 (15)9.2.2 监管政策与法规 (15)9.2.3 监管手段与措施 (15)9.3 旅游市场风险防范与应对 (15)9.3.1 旅游市场风险类型 (15)9.3.2 风险防范策略 (15)9.3.3 风险应对措施 (15)第10章旅游大数据应用案例分析 (15)10.1 国际旅游大数据应用案例 (15)10.1.1 欧洲旅游大数据项目 (15)10.1.2 美国旅游大数据应用实践 (16)10.2 国内旅游大数据应用案例 (16)10.2.1 旅行大数据应用 (16)10.2.2 携程旅游大数据应用 (16)10.3 旅游大数据创新应用展望 (16)10.3.1 旅游个性化定制 (16)10.3.2 智慧旅游 (16)10.3.3 旅游安全预警 (16)10.3.4 旅游产业融合发展 (16)第1章旅游大数据概述1.1 旅游大数据的定义与特征1.1.1 定义旅游大数据是指在旅游行业各个环节中产生、收集、处理和分析的海量数据集合。
旅游流空间数据获取的基本方法
旅游流空间数据获取的基本方法摘要:一、引言二、旅游流空间数据获取方法1.问卷调查法2.网络搜索与数据挖掘法3.移动设备数据获取法4.交通流量数据获取法5.社交媒体数据获取法三、数据处理与分析1.数据清洗2.数据整合3.空间分析四、应用案例与实践1.旅游流预测2.旅游资源优化3.景区管理优化五、总结与展望正文:一、引言随着经济的发展和人们生活水平的提高,旅游业逐渐成为我国经济发展的重要支柱产业。
旅游流空间数据获取对于旅游业的发展具有重要意义,可以帮助政府、企业和个人更好地了解旅游市场的需求、优化旅游资源配置、提升旅游服务质量。
本文将介绍旅游流空间数据获取的基本方法,以期为旅游研究领域提供参考。
二、旅游流空间数据获取方法1.问卷调查法问卷调查法是收集旅游流空间数据的传统方法。
通过设计合适的问卷,向游客或潜在游客收集旅游目的地、出行时间、住宿、交通等方面的信息。
问卷调查法适用于特定人群和特定目的地的研究,但数据量有限,且受调查对象主观因素影响较大。
2.网络搜索与数据挖掘法网络搜索与数据挖掘法是一种非接触式的数据获取方法。
通过爬虫程序收集互联网上的旅游信息,如旅游攻略、点评、预订数据等。
这种方法可以获取大量实时的旅游流数据,但数据质量参差不齐,需要进一步筛选和清洗。
3.移动设备数据获取法移动设备数据获取法是通过收集游客在使用移动设备过程中产生的数据,如位置信息、搜索记录、消费记录等,了解游客的出行行为和需求。
这种方法数据量较大,具有实时性和个性化特点,但涉及用户隐私,需注意数据安全问题。
4.交通流量数据获取法通过监测交通流量、乘客数量、航班班次等数据,可以了解旅游流的时空分布特征。
这种方法适用于宏观层面的旅游流分析,数据来源可靠,但需投入较多的人力、物力和财力。
5.社交媒体数据获取法社交媒体数据获取法是通过收集游客在社交媒体平台上发布的文字、图片、视频等信息,分析旅游流的空间分布和游客满意度。
这种方法具有较高的实时性和互动性,但数据真实性有待考证。
2020长三角旅游客群特征分析(新)
新生代青年追求娱乐体验、时尚、新奇、个性
产品偏好——历史遗迹和民俗风情占比约40%
自然风光 历史遗迹 风俗风情 刺激娱乐 现代都市 特色饮食
出游方式偏好——自由行为主
其他 7% 半自助游 16%
参团游 14%
自由行 63%
旅游特征:
➢ 客群:年龄覆盖家庭、白领、情侣、大学生 ➢渴望亲近滨水自然生态环境:城市化大发展时期,城市的中青年很少有机会 去接近大自然;
参与娱乐类
休闲度假类
参观游览类
0.00%
50.00%
100.00%
旅游方式:主要是为了度假休闲
交通方式
77.14%
37.85%
52.85%
27.85% 7.85%
2.85%
家庭类型
消费需求
决策者 出游时间
消费特点
二人世界 追求浪漫,喜欢新奇事物, 女方
希望旅游带来甜蜜回忆
周末或者年 注重品质,价
假
格不敏感
喜欢与朋友结伴旅游消费,与什么人一起玩 很重要。
停留时间
4-7日
29.60%
3日
27.80%
2日
31.50%
1日
20.40%
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层面
特征
资料来源:景域营销调研数据数据,网络公开数据
产品开发导向
生活
衣—重视品牌、光鲜感:衣服得是名牌,强调设计感;化妆品和香水质量要好 食—品质与人气并重:从高档的西餐厅到特色小餐馆,只要味道好、环境干净 用—紧跟潮流、消费力强:紧跟手机等数码产品的新潮流
上海市地理水平考试真题
上海市地理水平考试真题班级:________________ 学号:________________ 姓名:______________一、单选题(每题3分)1.下列哪一项不属于上海的主要地形特征?• A. 平原• B. 山地• C. 河流众多• D. 潮汐影响显著答案: B. 山地2.上海位于哪个温度带?• A. 热带• B. 温带• C. 寒带• D. 亚热带答案: D. 亚热带3.上海的年平均降水量大约是多少毫米?• A. 1000-1200毫米• B. 1200-1600毫米• C. 800-1000毫米• D. 1600-2000毫米答案: B. 1200-1600毫米4.上海的海岸线主要受到哪种侵蚀作用的影响?• A. 风蚀• B. 冰川侵蚀• C. 海浪侵蚀• D. 流水侵蚀答案: C. 海浪侵蚀5.以下哪个区不是上海市的中心城区?• A. 黄浦区• B. 宝山区• C. 徐汇区• D. 长宁区答案: B. 宝山区(注:宝山区虽属于上海,但通常不被视为中心城区的一部分)二、多选题(每题4分)1.下列哪些因素影响城市的气候特征?• A. 纬度位置• B. 海陆分布• C. 地形地貌• D. 城市规模• E. 人类活动•答案: A, B, C, E2.下列哪些河流流经上海并最终汇入东海?• A. 黄浦江• B. 苏州河• C. 长江• D. 黄河• E. 淮河•答案: A, C3.上海的城市功能区主要包括哪些?• A. 商业中心区• B. 工业区• C. 居住区• D. 农业区• E. 自然保护区•答案: A, B, C4.影响上海市人口迁移的主要因素有哪些?• A. 经济发展水平• B. 教育资源• C. 就业机会• D. 户籍政策• E. 自然环境•答案: A, B, C, D5.下列哪些措施有助于缓解上海市的城市热岛效应?• A. 增加绿地面积• B. 提高建筑物的反照率• C. 扩大城市规模• D. 发展公共交通系统• E. 减少工业污染排放•答案: A, B, D, E三、判断题(每题3分)1.上海位于中国东部沿海地区,是中国最大的经济中心。
【国家自然科学基金】_旅游流转移_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731
推荐指数 5 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
科研热词 入境旅游流 转移特征 转移态 旅游流 扩散转移 发展态势 预测 长江流域 转移 耦合 竞争态 梯度转移 旅游经济联系强度 旅游流转移 旅游互动 大都市 口岸 发展历程 区域旅游 区域内聚性 典型地区 典型区域 入境游客 入境旅游 上海
推荐指数 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4
2014年 科研热词 社会网络分析法 旅游流网络 复杂网络理论 入境外国旅游流 推荐指数 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
科研热词 集聚与扩散 社会网络分析法 旅游流网络 转移 观光休闲旅游流 西部各省区 空间网络格局 核心-边缘结构 时空演变 旅游流 场效应 入境游客 入境旅游流 亚洲入境旅游流 云南省 中部六省
科研热词 转移 入境旅游流 空间场效应 集聚旅游流 陕西省 陕西 长江流域 长三角 转移流量 转移态 路径依赖 负熵 西部三大典型旅游区 联系强度 耗散结构理论 经济联系强度 空间扩散路径 时空动态 旅游经济联系 旅游经济 旅游流转移 旅游流 旅游区 效应 扩散旅游流 扩散 广西 大都市 四川省 典型城市 典型口岸城市 入境游客 入境旅游流系统 入境旅游 丝绸之路 上移态 转移密度 旅游流 北京市 集中指数 陕西省 陕西 转移特征 转移 西向扩散 西向动态转移 环渤海 游客转移态 杠杆原理 时空演变 时空动态 时空分布集中指数 旅游经济联系 旅游流转移 扩散 广西 广东 年度变动指数 季节变动指数 口岸城市 历程 动态转移规律 动态扩散 典型区域 入境旅游 偏好度 促进作用 亲景度
网络关注对地区旅游发展的影响——基于百度指数的实证分析
一、研究背景(一)绪论根据中国互联网络信息中心(CNNIC )发布的第45次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2020年3月,我国网民规模为9.04亿人。
互联网时代消费者的旅游体验影响力不断增强,旅游目的地的问题和缺点也会在网络环境下扩大化,进而塑造景区的网络口碑。
不同景区网络营销水平存在差异,进而导致网络世界关注度的不均衡。
以旅游城市重庆为例,一些闻名已久的景区在互联网时代下与网红景区拉开了差距,重庆大足石刻2019年1-10月累计接待游客85.83万人次,而“网红景点”洪崖洞民俗风貌区仅国庆7天就接待游客88.9万人次,而像钓鱼城①、湖广会馆等有着丰富历史底蕴和人文内涵的景区相对受到冷落。
可见借助大众化的互联网平台,对于不同地区的旅游发展也能带来截然不同的影响。
(二)旅游网络关注度研究现状与其他客体网络关注度一样,旅游网络关注度是以网络数据中相应的旅游信息为基础,以曲线图的形式呈现某一关键词在某一时间内的“用户关注度”(李君轶和杨敏,2010)。
目前我国关于旅游网络关注度的研究集中在局部区域及某一类型旅游网络关注度的时空分布趋势描述、旅游网络关注度及其相关性影响研究和旅游网络关注度主要影响因素三个方面。
王琨等(2010)将用户贡献内容(UGC )作为网络关注度的数据源,对国外电子旅游网络社区Tripadvisor 中有关中国旅游的内容进行检索。
琚胜利网络关注对地区旅游发展的影响——基于百度指数的实证分析任润蕾【摘要】以全国5A 级旅游景区为例,研究景区网络热度对地区旅游发展的影响。
通过百度指数搜集景区的网络热度,对网络关注度与国内旅游人数和国内旅游收入为指标的旅游发展程度的时空趋势进行研究,进一步使用固定面板数据变截距模型,研究不同客户端、不同地区网络关注对旅游发展影响的差异。
研究结果显示,地区景区网络关注热度和旅游发展存在显著的正向关系。
PC 端和移动端呈现互补作用,并非互相替代的竞争关系。
网络旅游信息流对国内旅游流影响的空间效应
提升旅游流的体验
个性化服务
网络旅游信息流根据游客的兴趣和需求,提供定制化的旅游服务,满足个性化 需求,提升游客满意度。
互动与分享
网络旅游信息流为游客提供在线互动和分享的平台,使游客能够与其他游客交 流心得、分享体验,丰富旅游体验内容。
03
网络旅游信息流的空间效应分 析
空间相关性的分析
空间自相关分析
成熟阶段
近年来,移动互联网的兴起使得 旅游信息传播更加便捷,各种旅 游APP、社交媒体成为旅游者获 取信息的主要渠道。
网络旅游信息流的影响因素
01
02
03
04
技术因素
互联网和移动互联网技术的发 展为网络旅游信息流的传播提
供了技术支持。
内容质量
网络旅游信息流的质量和可信 度对旅游者的决策产生重要影
响。
利用空间自相关指数(如Moran's I指数)来衡量旅游信息流在地理空间上的集 聚程度,判断是否存在显著的空间相关性。
空间关联性分析
通过分析旅游信息流与地理位置之间的关联性,探究旅游信息流在地理空间上的 分布特征和规律。
空间溢出效应的探讨
空间溢出效应的识别
利用空间计量经济学模型(如空间滞后 模型、空间误差模型等)来检验旅游信 息流的空间溢出效应,即一个地区的旅 游信息流是否对周边地区产生影响。
用户参与度
用户在网络旅游信息流中的参 与程度,如评论、分享等,对 信息传播效果有重要作用。
目的地营销策略
目的地通过各种营销手段在网 络上推广,对网络旅游信息流 的形成和传播具有重要影响。
02
网络旅游信息流对国内旅游流 的影响
促进旅游流的形成
旅游信息传播
网络旅游信息流通过各种在线平台和 社交媒体传播,吸引潜在游客关注和 兴趣,激发旅游需求。
旅游流
四、旅游流的形成 2. 旅游流形成的推力——旅游者需求的内在近似性。 旅游流作为一种大众性的行为,产生于作为旅游 者的人的需要的内在近似性;
基于旅游者心理状态与其所需 景观状态间关系的旅游流规律:
(1)现代文明与古代文明间的差异 导致现代人对访古溯宗的偏好; (2)自然景观与人为环境间的对应 关系随时间变化,从而带动人的心理 出现逆反现象; (3)人类聚居群体在空间上的差异 分布造成了地理局部封闭性,并产生 了区域间的相对神秘性,从而引发旅 游行为。
3. 旅游流形成的拉力——旅游供给的区域集中性。旅游吸引物系统空间 分布上的区域集中性,在一定程度上约束了旅游者旅游活动的时间和
空间结构,从而导致旅游者的流动呈现明显的汇聚现象。
五、旅游流的运动模式
(1)国家层面
国家A
过渡区
国家B
过渡区 国家C (发展中国家)
供给
内部满足的需求(国内旅游)
需求
国家A所产生的由国家B和C满足的需求(国际旅游)
国际旅游流影响因素——出境视角
七、全球国际旅游客流规律
1.流向:全球旅游的流向主要是在欧洲、美洲等经 济发达国家之间的流动,旅游客源输出国与目的地 国高度重合。 2.流量:旅游的流量主要源于经济发达的国家和地 区,主要原因是:
经济发达,收入高,带薪假期长 有大规模的工业和商业构成雄厚的经济基础,因而因公、 因商或会议旅游的机会多 具有现代化的交通运输体系和先进的通讯工具与信息网 络 城市人口多。
3.国际旅游客流规律
近距离的出国旅游在国际旅游客流中占有
绝对比重; 远程旅游呈现增长态势,但比近距离旅游 更显脆弱,易受外部突发因素影响; 就远程国际旅游而言,主要客流发生于欧 洲、美洲和东亚太之间; 国际旅游的流向将朝亚太地区转移; 政治、经济、文化中心必定也是旅游中心。
旅游系统复杂性的体系与超网络特征研究
Industrial Finance 产业财经19摘 要:旅游系统是国内外旅游基础研究的核心领域之一,近年来从复杂性(Complexity)理论视角开展的研究日益增多。
但旅游系统存在边界模糊、组分系统独立且松耦合等特征,从而产生的“体系问题”使复杂性理论对旅游系统的描述显露出一定局限。
论文从体系(System of systems)理论及其相应的超网络(Supernetwork)工具角度探索新的旅游系统描述方式,指出其关键领域和研究思路,延伸复杂性理论及网络方法的认识。
关键词:旅游系统;体系(System of systems);超网络(Supernetwork);复杂性一、旅游系统的国内外研究进展旅游活动是一个开放的复杂系统,该系统的特征的把握及其在旅游开发、规划、经营、管理中的应用是旅游科学的核心任务[1]。
因此,20世纪70年代开始,旅游系统成为国内外旅游研究的关键领域之一。
现有旅游系统模型主要包括功能模型、地理模型和混沌模型三类[2]。
功能模型强调旅游系统的功能及决定其功能的系统结构与外部环境[2],如Gunn 提出并修正的旅游功能系统模型[3]、旅游供需的N-S对(Need-Supply Pairs)研究;地理模型将旅游系统视为由旅游通道连接的客源地和目的地组合的空间系统[4],即O-D对(Origin-Destination Pairs)框架。
我国学者对这两类经典模型做出了重要贡献,如吴必虎从功能角度提出的旅游系统构架[1]、陆林和张捷对旅游者空间行为特征及旅游地空间格局进行的大量研究。
经典旅游系统模型研究已揭示了一系列旅游系统基本规律,但经典模型多为概念模型,系统动力机制研究相对薄弱。
近年来,旅游产业的扩张融合推动了视旅游系统为非线性复杂系统的混沌模型的发展。
国外研究包括复杂混沌旅游系统的定量描述[5]、旅游产业对经济发展及全球-地方联接(Global-local nexus)的效应[6]、旅游产业网络发展解释[7]、利益相关者关系[8]等。
基于网络数据挖掘的旅游流网络结构特征研究——以浙江省为例
基于网络数据挖掘的旅游流网络结构特征研究——以浙江省为例引言:旅游是一种重要的经济活动,对于地方经济的发展和人民生活质量的提高有着重要的影响。
为了更好地挖掘旅游资源、优化旅游流、提升旅游效益,研究旅游流网络结构特征具有重要意义。
本文以浙江省为例,基于网络数据挖掘,对浙江省旅游流网络结构特征进行研究。
一、旅游流网络的构建通过对浙江省内各景区之间的旅游游客流量进行调查和统计,得到了浙江省旅游流网络的数据。
将各景区视为节点,游客流量视为边,构建了浙江省旅游流网络。
二、旅游流网络结构特征分析1.度中心性分析度中心性反映了节点在网络中的重要性,即节点周围所连接的边的数量。
通过计算每个节点的度中心性,可以了解到各个景区的流量情况。
结果显示,杭州市、宁波市和温州市的景区度中心性较高,说明这些地区吸引了更多的游客。
2.介数中心性分析介数中心性是指节点在网络中的桥梁作用,即节点之间的信任传输程度。
在旅游流网络中,介数中心性高的景区可以作为连接不同地区的桥梁,促进了不同地区之间的旅游交流。
通过计算每个节点的介数中心性,可以了解到各个景区之间的旅游交流情况。
结果显示,杭州市、黄山市和普陀山的景区介数中心性较高,说明这些地区在促进不同地区旅游交流方面具有重要作用。
3.聚类系数分析三、旅游流网络优化建议1.加强景区间的合作2.优化交通网络研究结果表明,杭州市、宁波市和温州市的景区吸引了更多的游客,但是其他地区的旅游流感受到了一定限制。
因此,建议加强其他地区的旅游交通网络建设,提高其可达性和便捷性,吸引更多游客。
3.推动旅游产品创新通过研究结果,可以了解到浙江省各地的旅游流网络结构特征,有助于发现市场需求和潜在旅游资源。
因此,建议推动旅游产品的创新,按照不同地区的特点和需求,开发独特的旅游产品,提高其吸引力。
结论:。
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上海市旅游流网络特征分析作者:殷晶
来源:《旅游纵览·行业版》2020年第02期
本文以上海市的16个辖区为研究范围,建立上海市旅游流网络模型,借鉴社会网络分析的评价方法,对其进行分析,得出以下结论:上海市旅游流网络密度为0.275,中介中心势达39.13%,可见上海旅游流网络仍处于初级发展阶段,尚待实现均衡发展。
上海市各个辖区对游客的吸引力呈现“核心分布,圈层状扩散”的特点,黄浦区和浦东新区是核心节点,徐汇区为次
级核心节点,静安、虹口、杨浦、普陀、青浦、松江、闵行为普通节点,嘉定、金山、崇明、长宁、宝山为边缘节点,奉贤是孤立节点。
引言
广义的旅游流,指在客源地与目的地之间,或目的地与目的地之间不断进行集聚与扩散的流集合。
其中,旅游客流是主体,资金流、信息流、物质流、能量流和文化流是伴生辅助流。
狭义的旅游流,专指旅游客流,即游客在旅游空间内的迁移现象。
本文讨论的旅游流指狭义的旅游流,即旅游客流。
关于旅游流的研究主要集中在两个方面,一部分学者致力于研究旅游流运动的流向和流动路径,一部分学者从旅游流的角度入手来研究旅游目的地的空间结构。
社会网络分析作为新经济社会学中重要的研究方法,是在美国社会心理学家莫雷诺提出的社会测量法基础上发展起来的,用来研究行动者彼此之间的联系。
现今,社会网络分析方法已由早期的单一研究方法延伸为一种适合各类学科利用的理论框架,形成综合性较强的行为科学。
一、研究内容与方法
上海旅游资源丰富,地理位置优越,这座历史名城既充满着现代化气息,又不缺乏传统色彩,为旅游者提供了多样化的选择。
本文从百度旅游、携程这两大知名在线旅游网站上发布的游记入手,收集了2018年1月-2018年12月所有访沪游客的旅游游记。
通过筛选与分析,共得到有效游记301篇。
将旅游流流经的景点位置进行对应整理,可以得到旅游流在上海各个区之间的扩散方向。
基于以上调研数据,将上海市的16个辖区作为网络节点,研究旅游流在这些节点之间的交叉流动。
在社会网络理论的指导下,通过UCINET 6.0软件的使用形成旅游流网络图,如图1所示。
根据社会网络理论中提取的相关指标进行测算,从游流网络的节点角色分析、节点之间的关联以及整体网络的发展状态3个方面进行研究。
二、旅游流网络的整体特征分析
旅游流网络的整体特征主要通过网络密度、程度中心势力和中介中心势3个指标进行衡量。
上海市旅游流网络规模为16个节点,在理想状态下,这些节点之间最大可能发生的连接数量为240个。
实际观察到的网络密度为0.275,表示在整个网络中实际发生的连接数为66个。
通过网络密度数据(如表1所示),可以看出上海市各辖区之间的旅游流联系不紧密,相互之间的影响较小,整体的区域网络功能有待完善。
内向和外向程度中心势分别为56.00%和63.11%,数值相对较高,说明网络中存在一定的不均衡性,且内外向程度中心势的数值有一定差异,说明网络整体的对外扩散能力要优于对内的引流能力。
中介中心势为39.13%,表明旅
游网络中较多的旅游节点通过核心旅游节点发生联结,核心节点掌控主要旅游流方向,中介者身份作用显著。
三、旅游流网络的节点关系分析
旅游流在上海市单个辖区内扩散的流量共有166条,到达节点15个,仅有长宁1个辖区没有单目的地扩散的旅游流。
其中,浦东名列第一,在浦东单一区域内流动的旅游线路流量达到68条,占该类型线路流量的40.96%。
黄浦区排在第二,单区域扩散路线达到44条。
徐汇区排在第三,单区域扩散路线为10条,其他区内单一扩散的线路均在10条以下。
旅游流在上海市在多区域内扩散的线路有135条。
多区域扩散线路中的节点特征,主要通过程度中心性、亲近中心性和中心介性3个指标进行衡,具体如表2所示,通过测算,上海市16个节点中,有15个节点之间存在双向的旅游流输入和输出联系,仅有一个节点奉贤的节点外向度与内向度均为0,不具备旅游流输出及输入能力。
各旅游节点程度中心性指标差异较大,呈现明显等级性。
上海市的16个辖区,平均每个节点与4.125个其他节点存在着旅游流集聚与辐射关系,平均每个节点充当中介者的次数是4.643次。
其中,黄浦区的中介中心性高达41.325,数值远远超过排在第二位的浦东新区,可见黄浦区是旅游流重要的中转区域,中介功能较强。
闵行、宝山、嘉定、金山和奉贤这几个区域的中介中心性值为零,说明这几个节点在旅游流网络中没有充当过中介者的身份。
外向和内向亲近性均值分别是35.554和35.549,整体网络的对外扩散能力和对内引流能力相对均衡,但是数值显示节点之间通过旅游流发生的关联不够紧密,相对比较松散。
在综合考虑单区域扩散能力、输出能力、引入能力和中介能力的基础上,设置适宜的权重,测算各个旅游节点城市的综合能力。
通过综合能力指标的计算,我们可以把上海市的16个辖区分为“核心节点”“重要节点”“普通节点”“边缘节点”和“孤立节点”5个等级,从而确定各节点在整个上海市旅游流网络中的地位与角色。
通过数据分析,可以得到旅游流网络中的核心节点有两个,分别是黄浦区和浦东新区,这两个节点的核心地位相当突出。
黄浦和浦东是很多游客在上海市内单个辖区内进行旅游的首选辖区。
同时,在多区域流动的旅游流中,这两个区的旅游流输入能力、输出能力、中转能力都较强。
徐汇则是旅游流网络中的重要节点,单区域扩散能力和节点中介能力较强。
青浦、杨浦、普陀、松江、静安、虹口、闵行是旅游流网络中的普通节点,单区域扩散能力、中介能力、输入和输出能力均较为一般。
嘉定、金山、崇明、长宁、宝山依然为旅游流流经的边缘节点,旅游流的输入和输出能力都相对较弱,只能作为旅游网络中的边缘节点存在。
奉贤是孤立节点,独立于上海市旅游流网络之外,仅有3条旅游流在奉贤单个辖区内流动,没有节点与奉贤之间出现旅游流的集聚和擴散。
四、结语
(1)上海市旅游流网络密度为0.275,中介中心势达39.13%。
从一定程度上反映了上海市旅游流网络仍处于初级发展阶段,网络能级水平较低,因此要加快上海市各辖区内的旅游建设,实现上海市旅游业的均衡发展。
(2)上海市各个辖区对游客的吸引力呈现“核心分布,圈层状扩散”的特点。
其中,黄浦和浦东是访沪游客的核心区域,地位超然;徐汇对访沪游客的吸引力也较大;青浦、杨浦、普陀、松江、静安、虹口、闵行是旅游流网络中的普通节点;嘉定、金山、崇明、长宁、宝山为边缘节点,对访沪游客的吸引力较小;奉贤是孤立节点,仅有部分旅游流在奉贤区内单区域扩散,但不能承担旅游流的集聚和扩散。
(作者单位:上海杉达学院)。