基于复杂网络的鼓浪屿旅游街区关联规则识别与特征分析

基于复杂网络分析游客空间行为并挖掘旅游街区之间的关联特征,可以发现用地与功能之间显性和隐性的关联规则,精准识别旅游区用地空间结构,深入掌握旅游区发展现状,为智慧旅游与土地精细化转型提供支撑。本研究以世界文化遗产鼓浪屿为例,基于LBS大数据,使用复杂网络构建游客空间行为网络,利用关联规则分析重要节点的关联特征,进而使用用户画像数据,分析基于不同性别、年龄和客源地游客空间行为的街区关联规则。研究发现,“复杂网络+关联规则”算法可以挖掘游客随机行为中的隐藏规律,有效剖析旅游街区之间显性和隐性的关联规则。在游客空间行为轨迹网络中,各街区兼具“中心”与“枢纽”作用。既服务于本地游客又服务于外地游客的热门旅游街区表现出强关联规则。对外地游客具有较强吸引力的热门景点表现出较高的支持度,具有特色的旅游设施用地表现出较高的提升度。具有同质性的旅游街区之间关联性较强,人口特征差异对旅游街区关联规则影响显著。本研究可为城市更新背景下的旅游区用地整合、结构优化和游览线路调整提供决策参考,对于构建智慧旅游体系具有现实意义。     

基于多源数据融合的山地型旅游区游客时空行为研究

随着旅游者对休闲娱乐类旅游需求的不断增加,山地型旅游区已成为最受欢迎的旅游目的地之一,利用新兴且高效的轨迹记录方式挖掘山地型旅游区游客在小尺度范围内动态的时空行为特征和制约因素,对旅游区线路设计和旅游产品优化尤为重要,也将为山地型旅游区的深化发展和科学管理提供建议。本文以湖北省恩施州恩施大峡谷为案例地,基于“六只脚”平台的GNSS轨迹及位置照片数据,结合GIS在线地图绘制的景区路网和从BigMap平台获取的POI数据,选择GNSS轨迹栅格化的概念模式解析出恩施大峡谷游客轨迹的时空行为特征,尝试探讨与其他类别旅游区时空行为特征的差异,从而总结出山地型旅游区的行为特征,并通过网络点评数据和游记文本等网络文本挖掘行为特征形成的影响因素。研究表明：(1)月份和季相层面,游客行为5月游客量处于峰值,节日效应明显,短假期效应较强;淡旺季游客行为轨迹呈非集聚性,旺季游客量主要受气候条件影响呈不稳定态势;(2)游客行为轨迹于11:00—14:00游客量达到顶峰,日内结束时间相对较早,且兴趣点选择偏向知名度高的七星寨景区;(3)空间分布特征层面,受时空因素控制,单一路径景区轨迹集中度较强;(4)不同性别...     

时空协同的城市旅游行程规划模型构建

传统的旅游行程规划往往仅被归类为空间排序问题,而对行程安排中时空耦合性与游客自身选择的灵活性考虑不足。本文将行程规划问题的理解从空间视角拓展至游客活动视角,从旅游节点时空耦合关系以及重构模式出发,将旅行中涉及到的时间、空间与专题等多维属性有机组织,进而提出行程时空链的概念模型以及行程要素时空衔接方法。研究以南京为案例展开模型实验,结果显示该模型与传统线路设计方法在节点名称、节点数量以及节点顺序等指标的匹配度均超过了80%,体现出较好的应用可靠性。相较于已有研究仅从空间视角展开的论述,本文提出以游客自身作为行程规划的基本单位,从游客行为选择、游览时间序列以及节点线路串联等多维视角进行映射耦合,以期为拓展深化城市旅游线路设计理论,支撑智慧旅游工程精细化建设提供理论支撑与借鉴。     

基于地理标记照片的个性化景点推荐方法

研究如何根据已有的海量旅游信息及数据,为游客个性化推荐旅游景点具有重要意义。本文利用从Flickr网站获取的2013—2018年香港特别行政区范围内的地理标记照片来识别旅游景点,并根据游客游览顺序重建旅游轨迹。在此基础上,针对现有方法尚未考虑游客偏好在旅行过程中会发生动态变化的问题,提出一种基于隐含狄利克雷分布模型（Latent Dirichlet Allocation, LDA）和用户长短期偏好的个性化景点推荐方法（A Recommendation Method Based on LDA and User's Long and Short-Term Preference, L-ULSP）。该方法利用LDA主题模型获取景点特征信息,挖掘景点间的相关性,再利用注意力机制和长短期记忆网络分别学习用户的长期偏好和短期偏好,最后结合长短期偏好捕捉用户偏好的动态变化。实验结果表明, L-ULSP方法所推荐的景点在命中率和平均倒数排名2个指标上均优于现有其他方法,证明了本文所提方法可以从景点序列中有效学习游客偏好,并为游客推荐下一个景点。此外,本文通过对比实验,进一步验证了同时考虑用户的长短期偏好能够更好地学习用户的偏好变化。     

融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法

针对旅游线路推荐过程中的数据稀疏与冷启动问题,本文提出了一种融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法。首先,通过携程网、望路行程、百度指数等网站获取景点信息与对应的群体智慧数据,包括景点的位置、票价,用户评论、评分、浏览数据等;其次,结合用户特征与群体智慧数据构建景点对不同特征用户的综合吸引力并计算旅游线路吸引力指数;最后,定义旅游线路推荐多目标优化函数并利用多目标遗传算法NSGA2生成线路推荐列表。相较于传统旅游线路推荐方法,本文所提出的方法充分考虑了用户实际需求（消费侧）与景点吸引力（供给侧）,使得用户能够以较少的时间开销,尽可能多地游览热门景点。同时,推荐过程中根据用户的性别、年龄、出行方式、出行时间对用户群体进行划分,使得推荐准确性更高。实验结果表明,该方法考虑的因子可以有效提高用户在路线规划过程中的满意度,所推荐的旅游线路不仅具有更高的综合吸引力指数,还能够有效减少路程时间。此外,推荐结果也更加具有多样性,有助于推动智能化旅游线路推荐的发展。     

基于WebGIS的新疆经典旅游信息系统——以观光线路查询为例

本研究以经典旅游路线体系和新疆旅游观光线路的经典性为重点,从纷繁复杂、种类各异的新疆旅游资源中,结合新疆旅游资源,设计实现了新疆经典旅游信息系统.从游客的需求性、旅游路线的经典性和景点的代表性出发,有针对性地初步构建经典旅游线路体系,筛选并建立了MYSQI.经典旅游线路数据库.依据新疆部分旅行社、旅游局和导游协会推荐意...     

旅游景点间细粒度语义交互作用挖掘及模式分析：以云南省为例

研究旅游景点语义交互及交互作用模式,对根据游客需求优化旅游格局有重要意义。现有语义交互挖掘方法忽略了文本中包含人感知信息的上下文词汇;此外,缺少以景点交互为单位分析交互作用模式的研究。为此,本文提出了一个景点间细粒度语义交互作用挖掘和模式分析框架。首先抽取文本中景点交互的语境;然后利用TF-IDF关键词抽取和语义网络分析方法,从讨论焦点和语义结构角度挖掘景点间细粒度的语义交互作用;最后结合Spearman秩相关系数、Graph Kernel图相似度度量方法和网络分析方法,分析语义交互作用模式。以云南省2018年游记数据进行实例分析,结果表明：① 利用本文提出的框架可以挖掘和分析各个景点间细粒度的语义交互作用,辅助有关部门结合游客意见提升旅游体验;可以分析语义交互作用模式,发现优化旅游格局的关键路线片段;② 苍山-洱海应着重提升自然风光体验;而大理古城-洱海应考虑改善游客对品牌旅游资源关注不足的问题;③ 云南省单核心集聚型、单核心辐射型、多区域合作型景点语义交互模式共存,呈现出点轴渐进扩散特征。可利用中介中心性较高且跨区域的景点交互,推动其他2种模式向多区域合作型转化,推进全域旅游战略实施。本文研究可为旅游路线推荐以及平衡旅游格局提供参考。     

城市步行适宜性的综合评价及空间异质性——以广州市中心城区为例

以广州市中心城区为研究区,综合考量空间邻近性、步行便捷性、环境舒适性,选取步行指数、土地覆被指数及坡度构建步行适宜性评价模型,运用空间自相关、统计分析等方法定量分析步行适宜性的空间异质性.结果表明:广州市中心城区的步行适宜性指数介于9.36～88.56之间,区域差异明显,整体呈多中心圈层递减的格局;步行适宜性具有显著的空间自相关,在街道尺度下,步行适宜性高、低值街道在空间上趋于集聚,热点与冷点区域分别为新、旧城市中轴线所在区域;人口密度与步行适宜性的空间相关性显著,但在旧城区中仍存在两个高-低聚类街道,应重点对此类区域的步行适宜性进行精细化提升.     

基于轨迹偏移算法的居民就医时空特征与空间格局分析

居民就医时空特征与空间格局反映了医疗设施的服务能力与布局合理性.本文以厦门岛为例,采用出租车轨迹数据,探讨了居民就医的时空特征和空间格局.论文提出了基于道路中心线的研究单元划分方法;提出OD轨迹偏移算法,更精细地提取出三级医院的就医OD数据,改善传统的缓冲区分析法中精确度较低的问题;对居民就医行为进行时空特征分析;基于...     

城市街道景观色彩对游客情感感知影响——基于街景图像的研究

街道是城市旅游的重要吸引物,探讨街道景观色彩特征对游客情感感知的影响,对城市街道景观合理规划和布局具有重要的参考价值。本研究以西安市主要建成区为案例地,运用全卷积神经网络（FCN）和随机森林（RF）算法,构建街景图像情感感知数据集,基于街景图像利用机器学习对街道景观的色彩特征进行提取,构建色彩量化指标并将其进行空间可视化;最后,运用随机森林回归算法探讨街道景观色彩特征与游客情感感知之间的关系,并得出最佳色彩特征参数。结果表明：(1)游客情感感知具有明显的空间分布格局,美丽和活泼情感由中心区域向外逐渐增加,安全和富有在主城区外二环以内区域得分较高,无聊在该范围内则较低,压抑情感由中心区域向外逐渐降低,游客在非惯常环境中的情感感知与居民在惯常环境中的情感感知在空间分布上具有一定的同质性;(2)街道景观色彩特征与游客情感感知呈现出复杂的非线性关系。色彩复杂度对美丽和活泼的影响小于色彩协调度,对无聊、压抑、安全、富有的影响大于色彩协调度,当色彩复杂度取值为0.86,色彩协调度取值为0.84时,游客在六个维度可以获得较好的情感感知;(3)一般情况下,街道景观色彩特征越显著,越能够带给游客较好的情...     

街道路网形态对太原市城区旅游资源空间分布影响研究

以太原市城区旅游资源为研究对象,采用核密度分析法、平均最近邻指数、标准差椭圆和空间句法模型,分别从旅游资源空间分布特征和街道路网形态对旅游资源分布的影响,研究旅游资源分布规律。结果表明:①太原市城区旅游资源呈单核集聚分布,分布方向为“东北-西南”走向,与街道路网方向相似。②不同类型旅游资源空间分布类型、方向和核心具有差异性。其中自然景观类旅游资源呈多核心均匀态势,分布方向为“西北-东南”向模式。③不同尺度下,无论对于整合度还是选择度,全局性路网核心与局部性路网核心在分布形态上呈现出延续性和相似性的特征。④相同尺度下,与整合度相比,太原市城区街道路网穿行能力核心呈现外扩型的分布特征。⑤太原市城区旅游资源空间分布一定程度上依赖于街道路网形态。休闲娱乐类旅游资源高度依赖路网结构,其中受路网整合度的影响大于选择度的影响;人文景观类对街道路网依赖性一般;自然景观类旅游资源与街道路网相关性较低,几乎不受城市街道路网的影响。     

面向智能导游的双加权图模型及其路径规划

景区游览线路是游客游览不同景点的有效选择路径。在导航系统中通常结合各景点POI(Point of Interest)和景区路网的路径规划而生成,但是,针对具有一定范围与多出入口的景点(如建筑物类景点),单一的POI坐标描述机制规划产生的游览路径,往往与智能导游应用中实际可行的最优游览路径存在明显差异。本文分析了景点大小、多出入口等特征对景区游览路径规划的影响,提出了顶点和边的权重均可动态选择的景区双加权图模型,突破了单一POI描述机制的限制。同时,讨论了景区双加权图模型的化简、构建方法,并以Dijkstra算法和Prim算法为基础,给出了其最优路径规划求解算法。实验表明,本文模型及其最优路径规划算法所得结果更为优化与合理,具有较少的游览规划距离和更为紧凑的游览过程安排。     

街道尺度下北京城市公共体育设施空间配置研究

城市公共体育设施的分布特征与可达性、公平性等空间配置直接关系到基本公共服务的均等性与城市空间结构的完整性。本文以北京市为例,以POI数据表征城市公共体育设施,运用核密度估计、最近邻指数、改进型两步移动搜索法以及覆盖度指数等分析方法,研究北京街道尺度上城市公共体育设施的空间集聚特征及供需视角下的可达性与公平性。结果表明：(1)改进型两步移动搜索法考虑了不同等级城市公共体育设施的供给规模与“15 min生活圈”理念下的居民出行距离,适合街区级与社区级体育设施可达性分析,中心城区街区级与社区级设施空间可达性较高;(2)北京各级城市公共体育设施具有显著的空间集聚趋势,地区级设施表现为“点状集聚、面状分散”趋势,街区级总体呈现出“核心-边缘”式特征,中心城区供给数量多,周边地区配置少;社区级设施为“小集聚、大分散”模式,空间分布均匀;(3)北京社区级城市公共体育设施覆盖度高的街道最多,空间配置最为均衡,街区级设施覆盖度指数高的街道较少,覆盖范围相对有限。研究结果可为北京城市公共体育设施的规划编制与优化布局提供参考。     

基于位置大数据的国庆假期青藏高原人群分布时空变化模式挖掘

人类活动是引起青藏高原生态环境发生改变的重要因素。很多学者对青藏高原史前人类活动和近几十年的人口分布格局与人口流动开展了大量研究,但有关人群时空分布的精细尺度研究相对缺乏。海量的位置大数据为认识高原人群短期的动态变化提供了新途径。本文利用手机定位数据、人口迁徙数据等高时空分辨率的位置大数据,通过时间序列分解方法和基于统计检验的异常判别方法,分析了2017年国庆期间青海与西藏的人群分布时空变化特征,并探讨了假期旅游行为及人口迁徙与变化特征之间的关系。研究结果显示：① 在省级和城市整体尺度上,定位请求量的假期变化在时间上呈现先降后升的“潮汐”变化模式;② 在精细网格尺度上,西宁和拉萨城市及周边地区的人群分布变化在空间上呈现中心跌、周边涨的“离心化”变化模式。国庆假期人们向城市周边热门景点移动聚集的旅游行为和城市之间的人口迁徙都是导致西宁和拉萨周边地区定位请求量上涨的重要潜在原因,而两座高原城市中心定位请求的下跌不仅与人口迁徙有关,还与假期人类日常行为及定位请求频次的变化等因素有关。通过位置大数据挖掘节庆假期人群分布的时空变化,不仅加深了对高原人口分布格局与流动变化的认识,也为高原城镇化与生态保护的精细化管理与决策提供支撑。     

基于ArcGIS Engine的旅游流时空分析系统设计与应用

 针对现有旅游流研究所面临的数据来源多样复杂、理论及模型分布分散、过程特征解析及重建复杂,以及表达困难等问题,以ArcGIS Engine为开发平台,从时空特征分析入手,构建适用于旅游流表达与分析的多源时空数据组织与存储体系,实现多源研究数据的整合与集成。同时设计了旅游流时空分析的模型集成框架,集成典型分析模型,实现了旅游流时空特征、过程,以及相互作用分析与可视化表达。另构建可反映旅游流研究思路与流程的旅游流时空特征解析与表达系统,并以江苏省13个地级市的旅游流为例进行实证分析。结果显示:本文所构建的系统可揭示旅游流及其相关要素的时空演化特征与相互作用关系,并能实现旅游流时空特征与过程解析结果的可视化表达。     

基于出租车GPS数据的居民就医时空特征分析

城市医疗服务在很大程度上影响着城市居民的生活质量,在公共服务领域中发挥着极其重要的作用。近年来,中国城市化发展过程中产生了海量的大数据,基于这些海量数据分析居民就医出行特征对于优化和改善城市医疗资源布局具有重要意义。本文以北京市主要医疗机构空间位置数据为基础,基于出租车GPS移动轨迹数据,采用时空统计分析方法,研究了出租车出行模式下的居民就医出行时空特征。结果表明,利用医院的OD（Origin-Destination）网络结构特征分析,可以识别出不同医院的服务范围以及受众的时空分布模式。市区尤其是四环以内医院的就医网络密集、紧凑,就医密度较高,而四环以外尤其是郊区周边,就医网络稀疏、分散,医疗资源的级别及地理位置影响了居民的就医倾向。本研究基于浮动车GPS数据开展居民就医时空行为模式挖掘研究,可以为城市医疗资源供需分析和优化配置提供决策支持。     

基于多源异构数据的胶东经济圈旅游资源供需匹配时空特征

有效识别旅游资源供需空间匹配特征是提升旅游资源利用效率、优化旅游资源空间布局、推进旅游高质量发展的关键所在。随着空间信息技术的迭代更新,多源数据为旅游资源供需空间匹配及其交互关系拓展了新的研究视角,其中POI和数字足迹的挖掘为旅游资源供需匹配的研究提供了有力的数据支持。本研究选取山东省胶东经济圈为研究区域,基于高德地图、同程网和马蜂窝网络游记平台等多源数据渠道,获取2016—2021年胶东经济圈旅游资源的POI数据和旅游流的“O-D”数据,在此基础上运用核密度估计和复杂网络分析分别识别二者的空间结构特征,并进一步结合空间匹配测算模型探索胶东经济圈旅游资源供需匹配的时空演化规律。研究表明：(1)胶东经济圈旅游资源供给呈“康乐游憩类、公共休闲类、观赏科普类、宗教祭祀类”梯度递减的数量结构特征,以及“整体聚集、局部分散”的空间分布特征;(2)旅游流在时间上节假日效应和季相性特征明显,在空间上“陆海”差异显著,其中疫情发生前表现出由海岸向陆域扩散的态势,后疫情常态化下旅游流渐有复苏迹象;在类型结构上,康乐游憩类和公共休闲类成为旅游需求的主导类型;(3)旅游资源供需匹配关系的空间结构可划分为供需...     

基于轨迹数据的遵义市红色旅游者时空行为模式研究

通过轨迹大数据的挖掘,揭示旅游者时空行为模式是旅游地理学的重要研究内容。本文引入时间、空间和方向相似度对基于密度的聚类算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN）进行了改进,选择典型的红色旅游目的地遵义市为案例,对2010—2019年的红色旅游者轨迹进行分析。研究发现：(1)所构建的研究框架和方法能够有效提取轨迹大数据中隐含的旅游者的时空行为模式;(2)遵义市红色旅游以半日游为主,夏季是红色旅游旺季;(3)红色旅游有6类模式,分别为“红色+购物娱乐”、“红色+历史文化”、“红色+登山旅游”、“红色+生态休闲”、“红色+古镇旅游”、“红色+乡村旅游”,主要分布于遵义市的西北部、东南部和西南部,模式长度12.03～18.42 km,模式持续时长0.65～13.60 h;(4)所有模式中共提取出24条旅游线路,包括全红色旅游线路（58.33%）和混合线路（41.67%）,平均长度为17.69 km,平均时长2.36 h;(5)遵义会议旧址作为核心吸引物,支撑了38.46%的线路的形成;(6)蓉遵...     

时空对象行为分类与形式化表达

基于行为驱动的传统时空数据模型只关注时空对象的空间运动行为,忽略了行为对时空对象属性、关系等的改变,导致行为对时空对象的驱动机制研究不足。时空行为是全空间信息系统表达的重要特征之一,为此,本文从以下几个方面阐述了时空对象的行为。首先,本文阐述3行为的定义及将行为作为时空本体的元组的必要性。其次,研究了时空对象行为的复杂性、可继承性及在时态上的延续性等特征。再次,根据行为的作用对象,将时空对象的行为分为空间行为、属性行为、关系行为及复合行为4类行为,并给出了上述4类行为的定义与形式化表达方式。最后,分析了时空本体中时空行为的驱动机制。通过时空行为分类及其在时空本体中的形式化表达研究,为基于行为驱动的时空对象构模奠定了理论基础。     

旅游信息科学：多学科交叉融合背景下的理论与实践探究

随着信息技术在旅游领域的广泛应用，旅游信息科学的重要性逐渐凸显。为系统概括旅游信息科学的发展现状，本文对2011—2022年国内外旅游信息科学领域的研究文献进行了搜集和整理，综合运用文献分析法、LDA主题模型等探讨了多学科交叉融合背景下旅游信息科学的文献概况和研究进展。研究发现：近12年来，旅游信息科学的研究呈现快速增长的趋势，引起了国内外旅游学、地理科学、环境科学与生态学、计算机科学等多个学科领域的关注。较之国内，近几年国际上在该领域的研究进展更为显著，中国学者在其中扮演了重要角色。旅游信息科学研究所采用的研究方法和理论呈现出明显的学科交叉特征，地理科学的空间理论、新闻传播学的关系理论以及行为学和心理学的决策理论等多学科理论的引入，无线传感器网络、数据挖掘、API接口等数据获取方式的革新以及实证研究、模型算法、数理统计与计量分析等多种研究方法的综合应用，创新了旅游信息科学的研究思路；研究内容不断更新，围绕地理信息、数据挖掘、网络通信等多元化技术在旅游领域内的推广展开，注重对旅游信息时空演变规律、旅游数据挖掘与预测、旅游信息行为特征以及旅游信息技术创新应用等核心主题的探索。结合目前旅游...