基于社会网络分析的旅游经济关系网络动态研究——以陕西省为例

运用社会网络分析方法,以陕西省为案例地,选取2004、2007、2010、2013年4个时间节点的相关数据,分析了陕西省旅游经济网络结构的动态特征。基于修正后的引力模型,测度了陕西省10地市的旅游经济联系强度。运用社会网络分析软件ucinet6进行了网络密度、中心性和中心势、核心-边缘结构、凝聚子群等的分析。研究发现,随着时间变化,陕西省旅游经济关系网络密度增大,城市旅游经济合作和竞争有着并发博弈的态势,呈现出具有地域特征的核心-边缘区、子群区演变,而西安作为陕西省旅游经济中心的地位始终牢固等结构特征。分析以城市为节点的旅游经济网络结构,对城市间的旅游经济空间均衡发展,具有理论和实践指导意义。

基于游客视角的城市湿地公园游憩体验价值评价——以西安灞桥湿地公园为例

以西安市灞桥湿地公园为例,通过因子分析法建立了城市湿地公园游憩体验价值评价指标体系,包含6个公共指标和26个评价因子。依据因子分析中的共同度确立了指标权重,并利用模糊数学方法对灞桥湿地公园的游憩体验价值进行了评价。结果显示,游客的体验评价接近于"比较好"。通过Pearson相关分析发现26个评价因子与总体体验价值之间均具有正相关关系,通过多重线性分析发现6个公共指标在衡量总体体验价值中都起着比较显著的作用。

基于网络文本的西溪湿地公园旅游体验要素结构特征分析

将网络文本应用于旅游体验要素结构特征分析的研究还较少.以西溪国家湿地公园为例,携程网的游客点评为文本资料来源,利用内容分析法对点评文本进行旅游体验要素编码及要素评价等级评定,整理出西溪湿地公园的旅游体验要素结构和旅游体验质量评价数据集.在此基础上,运用SNA、IPA等手段深入分析了其结构特征.SNA分析结果显示:该旅游体验结构的整体协调性程度较高;湿地自然景观风貌是结构中最核心的要素;整体结构分化为2个有统计学意义和2个无统计学意义的子群结构等.IPA分析结果显示,各旅游体验要素的表现性得分普遍较高,体现游客的旅游体验评价较高.重要性得分差异较大,表明游客对于旅游体验各要素的感知重要程度存在差异.据此,对西溪国家湿地公园的可持续发展提出了相关建议.

智慧城市快速建设背景下的老旧社区智慧化改造探讨

我国城镇化在持续高速发展数十年后,城市系统慢慢形成了规模庞大的老旧社区。老旧社区总体智慧化水平较低,与居民智慧便捷的生活需求相矛盾。因此亟须一些合理的方案提升老旧社区的智慧化水平,从而更好地服务于社区居民,进一步推动城市的智慧化建设与发展。本文以广州市三眼井社区为例,介绍了老旧社区智慧化改造的关键技术,如CIM、5G、云计算、人工智能技术等,提出了切实可行的老旧社区改造建设方案,包括社区服务、智慧安防、智能基础设施、公共信息安全、智能居家养老等,为智慧城市建设中的老旧社区智慧化改造提供了有价值的参考。

成都市旅游资源吸引力空间结构特征

旅游资源吸引力可以反映城市旅游空间结构的特征,因此,对城市单体旅游资源的旅游吸引力进行全面评价和空间分析尤为重要。本研究以成都市为例,结合多元类型数据建立旅游资源单体吸引力评价指标,对成都市旅游资源吸引力进行评价,利用核密度分析、空间自相关分析等方法探讨了成都市旅游资源吸引力的空间结构特征,挖掘影响旅游资源吸引力空间差异的因素,从旅游资源吸引力角度提出了成都市旅游空间结构的优化对策。结果显示:(1)成都市整体旅游资源吸引力格局为城区>全市>其他区(市)县,不同的旅游资源吸引力差别较大;(2)成都市旅游资源吸引力疏密不均,高值区集中在主城区和都江堰市,广大外围地区吸引力密度稀疏;(3)旅游资源点之间、行政区之间的旅游吸引力存在着全局或局部空间集聚特征;(4)区域人口密度、资源密度等因素与旅游资源吸引力之间存在显著的相关关系。