基于新浪微博的省域出游驅(qū)動力空間分布特征
本文選題:旅游流 + 空間分布; 參考:《地域研究與開發(fā)》2015年02期
【摘要】:信息化社會下的旅游流空間分布特征是一個全新的研究視角。從中國大陸31個省份中選取69個A級景區(qū),利用新浪微博,獲取省域范圍內(nèi)的粉絲分布情況。從總體、區(qū)域和主要出游地區(qū)3個方面,提取省域出游驅(qū)動力的空間分布特征。在微博用戶的關(guān)系視角下,全國出游驅(qū)動力分布呈現(xiàn)明顯差異,廣東、北京兩地在出游驅(qū)動力方面遙遙領(lǐng)先;通過省份-景點微博關(guān)系矩陣構(gòu)成的出游驅(qū)動有向流發(fā)現(xiàn),和東部地區(qū)的聯(lián)系幾乎占了全國出游驅(qū)動流的全部,而全國旅游接待的分布卻相對均衡;最后,還發(fā)現(xiàn)了5個主要的聚類出游地區(qū),并分析其特征。
[Abstract]:The spatial distribution of tourism flow in information society is a new perspective. 69 A-class scenic spots were selected from 31 provinces in mainland China, and Sina Weibo was used to obtain the distribution of fans in the provinces. The spatial distribution characteristics of driving force of provincial travel were extracted from three aspects: overall, region and main travel area. From the perspective of the relationship of Weibo users, the driving force distribution of national travel is obviously different, Guangdong and Beijing are far ahead in the driving force of travel, and the traveling driving force is found through the Weibo matrix of provinces and scenic spots. The relationship with the eastern region accounts for almost all of the driving flow of the national travel, but the distribution of the national tourism reception is relatively balanced. Finally, five main cluster travel areas are found and their characteristics are analyzed.
【作者單位】: 南京大學(xué)地理信息科學(xué)系;南京大學(xué)江蘇省地理信息技術(shù)重點實驗室;
【基金】:國家科技支撐計劃項目(2012BAH28B04-05)
【分類號】:F592.7
【參考文獻】
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【共引文獻】
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6 龐s
本文編號:1986865
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