信息和通信技術(information and communications technologies, ICTs)對旅游和旅游者產(chǎn)生了巨大影響。游客在旅游過程中使用通信網(wǎng)絡、互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)會產(chǎn)生大量的具有地理標簽的數(shù)據(jù),這些大數(shù)據(jù)為大規(guī)模即時旅游流和游客時空行為研究提供了可能。本文在梳理國內(nèi)外有關旅游流和旅游者時空行為研究的基礎上,發(fā)現(xiàn):(1)在研究驅(qū)動力方面,海量、非結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)為旅游流和旅游時空行為研究提供新視角,數(shù)據(jù)和問題共同驅(qū)動來發(fā)現(xiàn)知識成為未來旅游流和旅游者時空行為研究的重要特征;(2)在研究方法上,利用地理信息系統(tǒng)的空間分析方法進行旅游熱點分析、網(wǎng)絡分析并進行可視化,最終從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、發(fā)現(xiàn)知識,提升對旅游者行為的認識,進而推進旅游者時空行為理論的完善;(3)在數(shù)據(jù)來源上,除傳統(tǒng)數(shù)據(jù)外,手機數(shù)據(jù)、UGC數(shù)據(jù)將成為研究旅游者時空行為的重要數(shù)據(jù)源,可根據(jù)研究的實際情況選擇不同的數(shù)據(jù)源及其組合;(4)在研究主題方面,目前主要集中在旅游者時空分布規(guī)律、旅游流空間網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)等方面,對于隱藏在旅游者時空行為規(guī)律背后的原因、過程和機制探究不足,因果分析、過程和機制研究是未來的... 

【文章來源】：陜西師范大學學報(自然科學版). 2020年04期 北大核心

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
1 ICTs推動旅游流和旅游者時空行為研究變革
    1.1 研究驅(qū)動力的變革
    1.2 研究方法的變革
    1.3 學科認識的變革
2 ICTs為旅游流和旅游者時空行為研究提供新的數(shù)據(jù)源
    2.1 主要數(shù)據(jù)源
    2.2 數(shù)據(jù)源特點及其適用范圍分析
    2.3 不同數(shù)據(jù)的組合使用
3 旅游流和旅游者時空行為研究的主題更加廣泛
    3.1 旅游流網(wǎng)絡與時空格局研究
    3.2 游客畫像與個性化推薦研究
    3.3 旅游者行為模式與旅游流時空模擬預測
    3.4 游客情感體驗和滿意度研究
4 總結(jié)與展望


【參考文獻】：
期刊論文
[1]手機信令數(shù)據(jù)在游客流量監(jiān)控方面的應用[J]. 陳圣威,萬紅生,宋逸,戴斌,劉磊.  旅游研究. 2020(02)
[2]基于手機信令和網(wǎng)絡游記數(shù)據(jù)的游客時空行為分析——以上海迪士尼樂園外地游客為例[J]. 郭旸,胡雅靜,林玥.  旅游論壇. 2020(01)
[3]基于旅游數(shù)字足跡的大陸赴澳門游客時空行為特征分析[J]. 嚴尚霞,陳金華.  武漢商學院學報. 2019(04)
[4]基于多源數(shù)據(jù)的市域旅游流空間網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)特征——以洛陽市為例[J]. 閆閃閃,靳誠.  經(jīng)濟地理. 2019(08)
[5]基于社交媒體的城市旅游區(qū)特征分析——以蘇州市為例[J]. 王雯夫,陳子豪,孫奇,張毅.  北京大學學報(自然科學版). 2019(03)
[6]基于UGC數(shù)據(jù)的國內(nèi)都市旅游流時空特征分析——以上海為例[J]. 朱堯,鄒永廣,陳璐.  旅游論壇. 2019(04)
[7]微博簽到大數(shù)據(jù)中旅游景區(qū)客流波動特征分析——以南京市鐘山風景名勝區(qū)為例[J]. 陳曉艷,張子昂,胡小海,黃震方,呂龍.  經(jīng)濟地理. 2018(09)
[8]基于在線預訂數(shù)據(jù)分析的旅游流網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)特征與影響因素——以長三角地區(qū)為例[J]. 徐敏,黃震方,曹芳東,朱海珠.  經(jīng)濟地理. 2018(06)
[9]基于游記大數(shù)據(jù)的華山景區(qū)游客行為模式研究[J]. 邵雋,常雪松,趙雅敏.  中國園林. 2018(03)
[10]基于微博大數(shù)據(jù)的游客情感與氣候舒適度關系研究——以西安市國內(nèi)游客為例[J]. 高慧君,李君軼.  陜西師范大學學報(自然科學版). 2017(01)

碩士論文
[1]基于社交媒體地理數(shù)據(jù)挖掘的游客時空行為分析[D]. 王麗鯤.上海師范大學 2017
[2]基于手機信令數(shù)據(jù)的旅游交通客流特征分析研究[D]. 項譯.東南大學 2017
[3]基于多源數(shù)據(jù)的華山景區(qū)游客時空行為研究[D]. 張珍珍.陜西師范大學 2016
[4]基于微博大數(shù)據(jù)的游客情感及時空變化研究[D]. 于靜.陜西師范大學 2015
[5]基于地理位置的社交網(wǎng)絡潛在用戶和位置推薦模型研究[D]. 朱榮鑫.南京郵電大學 2013
[6]旅游者時空行為的馬爾科夫鏈分析[D]. 余盼.東北財經(jīng)大學 2011



本文編號：2944954