首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
北京5A级旅游景区网络关注度分布特征研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于百度指数,分析了北京5A级景区周度、月度与黄金周的分布特征.研究结果表明:旅游景区网络关注度周五达到峰顶,周二达到谷底,双休日高于工作日.大部分景区月度呈现“三峰”特征,最高峰在10月,次高峰在4月和8月,与实际旅游流基本吻合.从“五一”和“十一”看,关注度呈现先升后降,“五一”关注度高峰出现在4月29-30日,具有前兆效应;而“十一”关注度高峰出现在10月2-3日,趋于与实际旅游流一致.  相似文献   

2.
广州市旅游景区网络关注度时空特征研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用"百度指数"数据分享平台,获取广州市23个4A级及以上景区2016年的网络关注度数据,并利用季节性集中指数、变异系数、回归分析等对广州市旅游景区网络关注度的时空特征进行分析。研究发现:旅游景区网络关注度周内呈现"双休日高、工作日低"的特点;网络关注度年内出现4个波峰,具有"旺季长、淡季短"的特点;"五一"和"十一"网络关注度在假期期间达到顶峰,移动趋势远高于PC趋势,与整体趋势保持一致。全国居民对广州市景区的旅游偏好具有较大差异,以长隆旅游度假区为主的番禺景区群和海珠区的广州塔旅游偏好最强;旅游景区网络关注度省际差异显著,广东、北京等经济发达地区网络关注度较高,东、中、西部省份间的关注度存在差异,西部省份间差异最大。旅游景区网络关注度空间差异是地区人口规模、经济发展水平和距离目的地远近程度等多因素综合影响的结果。  相似文献   

3.
通过线上自驾游游记抽取游客行程信息,探索入皖自驾旅游流的时空特征和空间格局演化机制。研究表明:①入皖自驾旅游流规模逐年波动上升,时空集聚特征明显,客源空间格局呈正相关分布;空间使用引力场主要来自于500km范围,次级引力场存在且主要来自我国主要城市群的节点城市。②入皖自驾旅游流城市间、景区间流动网络的核心节点分别为黄山市和宏村,城市与景区间空间格局均呈"南强北弱"分布。③自驾旅游流网络空间演化过程向复杂性、结构性方向发展,演化经济地理学视角能阐释自驾旅游流的空间格局演化机制。最后,对安徽自驾游发展及区域合作提出相关建议。  相似文献   

4.
旅游网络信息是景区客流量预测研究的重要基础。以泛长江三角洲地区4A级以上国家公园类景区为研究对象,基于百度指数获取并筛选2010—2016年案例景区网络关注度数据,采用弹性系数、地理集中指数、基尼系数、不平衡指数等指标和GIS反距离权重插值的空间分析方法研究了案例景区网络关注度时空变化特征。结果表明:(1)研究时段内案例景区网络关注度总体呈现上升趋势,但增长速度呈现波动递减的态势;(2)从景区类别角度对比,风景名胜区关注度数值一直最高,2015年之后森林公园关注度增长速度转为最快;(3)网络关注度空间布局"核心—边缘"结构突出,总体呈现分散式集中的"多核"空间结构特征,分布特征年际变化较小,不平衡状态仍将持续存在。  相似文献   

5.
以厦门市为例,采用季节性集中指数、周内分布偏度指数和地理集中指数等指标研究厦门市旅游网络关注度的时空分布特征。研究发现:(1)厦门市旅游网络关注度年内分布相对集中,集中分布在夏季;周内呈现"工作日高、双休日低"的特点。分析节假日特征发现,网络关注度呈现"山峰"状,在节前持续上升,假期初期达到最高值,节后回落到稳定状态。(2)厦门市旅游网络关注度空间分布相对集中,主要集中分布在东南沿海地区,尤其是福建省及周边省市,同时发现空间分布的集中程度趋于缓和。(3)地区经济发展水平、网络发达程度、社会人口统计特征、两地间经济联系、两地间距离等是影响厦门市旅游网络关注度的重要因素。  相似文献   

6.
旅游流"井喷现象"是特殊时段旅游流时空分布的特殊现象之一,其时空分布规律研究有助于旅游目的地的科学管理参照.选取关中地区旅游资源丰富的西安、宝鸡、华山三地作为案例,建立"黄金周"客流周内波动指数R,周内分布偏度指数G,并使用相关分析和Pearson相关系数,分析陕西关中地区特殊时段内旅游流"井喷效应"的时空演变规律.结果显示,在假日制度时间约束下,旅游流呈现"井喷现象"显著,一级旅游目的地城市的旅游资源属性、周边地区旅游资源配置和区位交通状况共同影响着游客的空间选择行为,从而影响区域旅游流的时间和空间分布.  相似文献   

7.
利用游客旅游出行与体验的数字足迹信息,采用文本分析法系统分析了河南省4A级及以上景点(区)旅游流特征。结果表明:①河南省4A级及以上景点(区)旅游流存在明显的时空不均衡性,在时间维度上"季相"变化明显,偏好夏秋季。②在空间维度上,旅游流在各景点(区)分布不均衡,偏好南太行和伏牛山一带的著名景区。③景点(区)游客旅游体验整体较好,造成游客体验欠佳的主要原因涉及服务、收费、设施、卫生、交通和宣传等方面。  相似文献   

8.
北京冬奥会助推了中国冰雪旅游高质量发展,冰雪旅游日益成为中国冬季旅游的主导业态,其可持续发展对健康中国、生态文明建设等国家战略具有重要意义。基于百度指数,利用区域经济差异测算指标与地理探测器模型,详细梳理了北京冬奥会前后中国冰雪旅游网络关注度时空分布特征,并进一步对其影响因素进行分析总结。结果表明:(1)时序演化方面,冰雪旅游网络关注度总体时序呈“倒V型”分布特征,具有4个峰值;网络关注度周时段呈现由“尖峰尖谷”向“尖峰平谷”的特征演变。(2)空间演化方面,省域尺度上,冰雪旅游网络关注度空间分布呈现不均衡分布态势,表现为自东向西逐渐衰减的空间特征;区域尺度上,东部、中部、西部三大区域间的空间差异于第2周最为显著;区域内差异表现为中部地区集聚程度最高,东部地区次之,西部地区集聚程度最低。(3)影响因素方面,经济发展状况、人口数量、教育发展水平、网络发展水平等社会经济因素是冰雪旅游网络关注度时空演化格局的核心影响因素,自然因素、体育因素和地理空间距离是次级影响因素。  相似文献   

9.
以2007年、2011年和2014年甘肃省旅游发展委员会官方网站公布的A级旅游景区名单为研究样本,运用地统计分析方法和GIS空间分析工具对甘肃省A级旅游景区的时空演化特征及其演化规律进行了研究。结果表明:2007—2014年,甘肃省A级旅游景区的空间分布类型始终为凝聚型,且景区空间集聚范围在逐年扩大的同时,集聚程度也在增强,呈现出沿主要交通干线、河流、旅游中心城市和旅游资源丰富地区分布的演化规律。  相似文献   

10.
基于人民网旅游"3·15"投诉平台案例数据库,以《旅游法》的实施时间2013年10月1日为节点,选取2011年10月1日—2015年9月30日前后两年2967个旅游投诉案例为研究样本,采用最优尺度分析法对旅游投诉与其发生的时空因素进行分析。研究结果表明:旅游投诉集中分布在旅游旺季,且旅游投诉对象、主题与投诉发生的月度、季度因素存在一定的关联特征;旅游投诉在空间分布上具有地域性,其中以西南地区的投诉量最多。此外,旅游投诉的对象、主题与投诉发生地区有着密切的关联性。根据研究结果,对旅游投诉时空特征的影响因素进行分析,提出"因时制宜"预防旅游投诉、"因地制宜"治理旅游市场、建立和完善旅游投诉案例数据库三方面的对策建议。  相似文献   

11.
基于人民网旅游"3·15"投诉平台案例数据库,以《旅游法》的实施时间2013年10月1日为节点,选取2011年10月1日—2015年9月30日前后两年2967个旅游投诉案例为研究样本,采用最优尺度分析法对旅游投诉与其发生的时空因素进行分析。研究结果表明:旅游投诉集中分布在旅游旺季,且旅游投诉对象、主题与投诉发生的月度、季度因素存在一定的关联特征;旅游投诉在空间分布上具有地域性,其中以西南地区的投诉量最多。此外,旅游投诉的对象、主题与投诉发生地区有着密切的关联性。根据研究结果,对旅游投诉时空特征的影响因素进行分析,提出"因时制宜"预防旅游投诉、"因地制宜"治理旅游市场、建立和完善旅游投诉案例数据库三方面的对策建议。  相似文献   

12.
随着电子产品的广泛普及和网络技术的快速发展,旅游行为足迹通过各种形式上传至网上已成为一种时尚,游客上传分享的网络游记为研究游客时空行为提供了大量的开放数据资源,而这些数据资源为区域旅游的时空行为研究提供了参考。利用"火车头采集器",收集了外地游客在2013年1月—2015年9月游览兰州市后在"马蜂窝"网站记录下的440篇游记作为论文的基础数据,综合应用社会网络分析方法,对兰州市外地游客旅游流的时空行为特征进行了研究。结果表明,游客滞留时间短,流量"季相"变化明显,旅游热点区域高度集中,游客移动轨迹表现出显著的"轴线—散点"特征。这与兰州市旅游网络结构密切相关:知名度较高的旅游节点占据整个网络的中心位置,中心性高,集聚和辐射能力很强,对其他景点的到访次数影响力较大,并形成了7个小子群,子群内部连接度高,而子群间的联系不紧密,旅游流网络密度低,整体旅游线路较少。因此,旅游流表现出高度的空间偏聚性,"核心—边缘"结构特征明显。  相似文献   

13.
以泛长三角2001—2015年3A级以上旅游景区的面板数据为基础,综合运用数理统计和GIS空间分析方法,从时空维度对其演化特征进行分析。结果表明:时间维度上,景区发展总体经历了2001—2004年的"低速增长期"和2005—2015年的"快速增长期",景区内部发展存在明显层级差异,15年间三省一市的3A级以上景区增幅差异显著;空间维度上,3A级以上景区总体呈集中分布态势,集聚的空间尺度范围逐年缩小,景区整体表现出核心—边缘扩散的空间格局演变特征且分布重心具有由南向北、由东向西迁移的态势。  相似文献   

14.
以泛长三角2001—2015年3A级以上旅游景区的面板数据为基础,综合运用数理统计和GIS空间分析方法,从时空维度对其演化特征进行分析。结果表明:时间维度上,景区发展总体经历了2001—2004年的"低速增长期"和2005—2015年的"快速增长期",景区内部发展存在明显层级差异,15年间三省一市的3A级以上景区增幅差异显著;空间维度上,3A级以上景区总体呈集中分布态势,集聚的空间尺度范围逐年缩小,景区整体表现出核心—边缘扩散的空间格局演变特征且分布重心具有由南向北、由东向西迁移的态势。  相似文献   

15.
运用引力修正模型和社会网络分析法,通过Ucinet 6.0软件分析长三角和珠三角旅游经济网络的空间结构和评价指标。研究结果表明:1长三角旅游经济网络空间结构呈现出中部、东部网络相对密集,西南部、北部稀疏的格局;珠三角网络空间结构呈现出东南部网络相对密集,西部、东北部稀疏的格局。2009—2014年长三角与珠三角节点的度数中心度、接近中心度和网络密度总体增加,而中间中心度和节点重要度总体下降。2整体来看,长三角网络权力总体朝着失衡方向发展,珠三角网络权力总体朝着均衡方向发展;网络权力空间分布差异明显;长三角和珠三角网络权力层次结构明显、角色定位清晰、功能明确。针对旅游经济网络的空间结构和权力演变提出了相应建议。  相似文献   

16.
应用大数据可全面把握旅游流时空特征。以南京市为例,基于手机信令监测得到的城市目的地内部每日景区组合线路数据,运用加权方法构建旅游流网络,对网络结构特征进行分析。结果表明:①加权方法可量化各节点之间的联系强度,在网络结构参数的计算中能在一定程度上弥补非加权网络带来的集中化、二极化、无效化等不足,有助于具体清晰地描绘网络结构并分析其时序变化特征;②南京市旅游流网络同配性为负,夫子庙和玄武湖为网络中的核心节点,网络结构在第二季度的变化特征是游客生态游倾向上升的反映。  相似文献   

17.
百度指数以网页搜索海量数据为基础,通过分析关键词在过去一段时间内的网络曝光率和用户关注度,并根据其变化趋势,直接客观地反映网民对旅游地景观的兴趣和需求。以"西湖十景"为例,通过对2012年、2013年和2014年清明节前后一星期的百度指数变化情况分析,描述旅游者对"西湖十景"各景区网络关注度的差异。研究发现:1检索2012—2014年清明节前后一周内的景区热点曲线图表明,整体趋势图由与PC趋势图相似到逐渐与移动趋势图相似;2PC趋势图和移动趋势图在清明节假日期间,两者呈相反的趋势;3节假日前夕,PC趋势图会出现一个曲线走向高峰;4移动趋势图一般在节假日期间呈现出高峰。  相似文献   

18.
基于促销政策视角探究贵州旅游网络关注度动态演变、空间差异对制定旅游促销政策具有重要的理论与实践意义。利用百度指数数据,采用引力模型、季节集中度指数和引入旅游舒适度、出游半径及阻尼系数参考值,对贵州旅游网络关注度时空差异演变特征及原因进行研究,并采用IPA模型分析网络关注度与促销政策的匹配效应。结果发现:(1)贵州旅游网络关注度的年际变化总体呈增长趋势,月度分布集中在4—10月。(2)门票和过路费优惠促销政策显著拉高了年际网络关注度。旅游旺季促销加剧了季节性,淡季“大力”促销有“平衡”季节性作用。(3)贵州旅游网络关注度空间分异呈现“本省、周边省份和经济发达省份关注度高”的特征,1500km半径内距离阻力是主要影响因素,1500—3500km半径范围外经济发展水平为主要因素,优惠促销政策首次推出有明显促进效应,连续推出对经济发达省份会产生疲劳效应。(4)IPA矩阵的优势区分布于本省和周边经济发达省份,改进区以周边不发达省份和个别经济发达省份为主,机会区以偏远的经济不发达地区为主,意外区分布于距离稍远的经济发达省份。  相似文献   

19.
运用引力修正模型和社会网络分析法,通过Ucinet 6.0软件分析长三角和珠三角旅游经济网络的空间结构和评价指标。研究结果表明:1长三角旅游经济网络空间结构呈现出中部、东部网络相对密集,西南部、北部稀疏的格局;珠三角网络空间结构呈现出东南部网络相对密集,西部、东北部稀疏的格局。2009—2014年长三角与珠三角节点的度数中心度、接近中心度和网络密度总体增加,而中间中心度和节点重要度总体下降。2整体来看,长三角网络权力总体朝着失衡方向发展,珠三角网络权力总体朝着均衡方向发展;网络权力空间分布差异明显;长三角和珠三角网络权力层次结构明显、角色定位清晰、功能明确。针对旅游经济网络的空间结构和权力演变提出了相应建议。  相似文献   

20.
在信息全球化的时代背景下,我国旅游业迅猛发展,旅游流客源地分布及其预测问题的研究成为近年旅游领域的一大热点。基于南京市智慧旅游大数据监测平台上2016年的旅游流数据,以重要节假日期间的旅游流为例,研究南京市旅游流的客源地分布特征。主要讨论旅游流的预测问题,利用百度指数,建立自回归移动平均模型对南京每日接待游客量进行预测研究,为节假日期间各旅游景区提供及时准确的管理决策意见。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号