On the Joint Development of Tourism Economy and Culture in the Era of Big Data

This paper introduces the origin and development of tourism,the cultural connotation of tourism economy,the history of cultural tourism industry,and the strategic changes of business value and economic development in the era of big data.The strategy of economic and cultural joint development under the environment of ecological tourism is explored by developing the way of ethnic culture tourism and strengthening the interactive development of culture and economy.The competitive advantage of big data is analyzed and the importance of basic content and data collection is emphasized.In addition,the present situation of tourism market is evaluated and improved by constructing reasonable economic benefit analysis model.

数字文旅视域下乡村美食旅游开发模式创新研究——以四川省为例

数字文旅是新时代乡村美食旅游高质量发展的重要引擎,对乡村美食旅游的供给侧、需求侧和资源配置有变革性影响。将四川省乡村美食旅游开发置于数字文旅视域下,针对开发现状和开发困境,提出应从大数据文旅、云计算文旅、物联网文旅三个视角出发,创新构建“大云物”乡村美食旅游开发模式,助力乡村美食旅游数字化转型升级发展。

基于大数据技术的甘肃智慧旅游系统

随着旅行方式的不断演变,传统旅游管理服务模式的滞后已不再满足现代游客对个性化、品质化出行的需求。为解决该问题,搭建了甘肃省智慧旅游系统。首先对相关研究进行综述,然后详细描述了系统的构成和实现过程,包括甘肃智慧旅游大数据中心的构建和“一部手机游甘肃”综合服务平台的设计。系统通过分层架构和逻辑框架,实现了旅游数据与游客行为的关联映射,并对多元数据进行融合计算。最后,以高速公路自驾车流量预测模型、旅游目的地形象代表的图片选择模型和旅游评论情感影响因素分析模型为例,阐述了综合服务平台面向政府、业态、游客提供的智能化服务。应用成效表明,该系统的实施有效地提高了甘肃地区旅游服务的质量和游客满意度,进一步推动了甘肃智慧旅游的快速发展。

游客大数据视角下的辽宁省海岛旅游发展研究

探索海岛旅游高质量发展路径,推动旅游业高质量发展是满足游客高品质旅游需求和实现旅游业提质增效,实现可持续发展的必由之路。基于辽宁省海岛旅游大数据,从游客的视角对辽宁省海岛旅游发展进行研究,探索辽宁省海岛旅游的发展路径。结果显示:游客对辽宁海岛旅游的情感态度以正面情绪为主,但辽宁海岛旅游发展还有很大的提升空间;旅游吸引物以资源型为主,自然资源和游客体验吸引力较强,而基础设施与服务、人文旅游资源吸引力较弱;人文旅游资源及基础设施与服务这两个维度吸引力在辽宁省海岛普遍较弱;旅游发展不均衡,空间差异显著。辽宁省海岛旅游总体发展主要集中在大连市长海县。并提出如下解决措施:走文旅融合路线,突出海岛特色和文化特色;创新旅游产品开发策略,完善海岛内基础设施;相关部门要加强市场监管;加强营销宣传力度,创新旅游业高质量发展动能;打造海岛全域旅游网络,建立海岛旅游示范区。

基于游记大数据的环巢湖地区乡村旅游客源市场时空结构分析

以环巢湖地区作为研究对象,基于2016—2021年旅游网站的乡村旅游游记数据,结合统计分析以及ArcGIS空间分析法研究环巢湖地区乡村旅游客源市场的结构特征以及影响因素。结果表明:乡村旅游客源市场季节性明显,节假日及周末效应突出,其中4至10月为旅游旺季,11至3月为旅游淡季;乡村旅游客源市场的地理集中指数总体较高,客源呈集中分布特征,合肥市为主要客源地,客源吸引半径均值为219.59 km,属于近程客源市场,空间使用曲线是基本型曲线、“U”型曲线和Maxwell-Boltzman曲线3种曲线的复合,客源核心逐渐从长三角地区、京津冀地区向内陆地区、珠三角地区扩散。乡村旅游客源市场的时空结构是多种因素相互作用的结果,主要是由乡村旅游目的地的特殊性决定的,同时闲暇时间、气候舒适度、交通、客源地经济发展水平等也是重要影响因素。

基于方面情感三元组抽取的游客评论大数据细粒度情感分析

目前游客细粒度情感分析的研究多集中于基于主题聚类下的频次统计等的大致分析,缺乏更精准地从每一条评论中抽取所有属性情感特征的细致定量刻画。因此,文章基于国内四大知名旅游电商平台上有关贵州省数百家A级旅游景区的游客评论大数据,建构较大规模的旅游评论方面级情感分析(ABSA)中文标注数据集;采用基于BERT的LCF-AEPC方面情感三元组抽取联合模型,在近8万条主观评论文本集上端到端地实现17万余个方面情感三元组的预测输出;并基于此输出结果进行可视化量化分析,探究游客在景区不同方面以及在不同级别和不同类型景区上的情感特征差异及其原因,构建了包含四类要素的游客情感感知影响因素模型。文章通过人工智能领域的深度学习技术实现ABSA多任务可快速有效地捕捉游客对景区各方面的偏好、需求和意见等信息,将成为旅游领域细粒度情感研究的有益尝试和最新应用。

基于UGC数据的旅游数据挖掘研究进展

随着互联网和社交媒体的蓬勃发展,用户生成内容(User Generated Content,UGC)数据逐渐成为旅游大数据的重要组成部分。UGC数据能够体现游客旅游行为,数据类型丰富、真实性强、噪声大。本文回顾了过去几年旅游UGC数据研究的发展,分别从文本、照片、多模态3种数据类型角度进行综述,总结了近年来旅游UGC数据挖掘研究取得的成果,并探讨了未来研究的方向。

基于网络数据挖掘的长江经济带户外体育旅游流时空特征研究

随着旅游数字化变革和在线旅游网站的日益普及,基于Python技术挖掘的网络游记为户外体育旅游研究提供可靠的数据源和开辟新的研究方法,对于进一步理解户外体育旅游业的发展具有重要意义。综合运用GIS空间分析法和统计分析法,研究长江经济带户外体育旅游流时空特征。研究认为:1)时间上,户外体育旅游流年内变化呈“山岭”型峰林结构分布和“三峰四谷”的峰林结构变化规律;户外体育旅游流季节性变化特征明显,呈现出不稳定的发展态势;户外体育旅游流在清明小长假、“五一”假期、“十一”假期客流量大,形成3个明显波峰;户外体育旅游流从周五开始拉升,周六达到峰值,客流量周内幅度变化呈现淡季-旺季客流量>旺季-淡季客流量>淡季客流量>旺季客流量>整体客流量的变化特征。2)空间上,户外体育旅游流客源地主要分布在长江下游地区的长三角城市群,呈明显集聚态势;户外体育旅游流目的地主要分布在户外体育旅游资源丰富的城市,呈“大分散、小集聚”的空间分布特征;户外体育旅游流的辐射中心为客流流动量大、流动频次高的成都市和上海市等城市节点,具体表现出地理邻近效应显著、经济发达城市与户外体育旅游资源丰富的城市之间流动频繁等特征。

贵州加快发展服务贸易的优势、短板与对策

随着经济服务化和贸易数字化的深入发展,服务贸易已成为全球经济的重要支柱和国际贸易中最具活力的部分。对地处西南腹地的贵州来说,发展服务贸易具有特殊的重要意义。通过梳理服务贸易发展面临的宏观形势和贵州服务贸易发展现状,认为贵州在旅游、文化、大健康、建筑、大数据五大领域具有一定的自身优势,但在海外市场推广、特色产业国际竞争力、载体主体和通道建设、工作机制四个方面仍存在不足,并从大力开拓国际市场、提升优势产业竞争力、加强载体主体和通道建设、健全纵横联动工作机制四个方面提出推动贵州省服务贸易加快发展的对策建议,以期助力贵州建设内陆开放型经济新高地。

基于POI大数据的苏州市旅游资源空间分异研究

以江苏省苏州市为研究对象,在苏州市旅游资源POI数据的基础上,综合运用核密度分析、空间相关性分析、标准差椭圆分析等方法对自然资源景系(气候生物景类、水文景观景类)、文化资源景系(历史遗产景类、现代人文吸引物景类)的数据进行空间特征的探索。结果表明,苏州市旅游资源总体空间分布呈现出核心-边缘的结构,以姑苏区与苏州工业园区为强度中心向四周递减,周边市区的旅游资源较分散;气候生物景类、水文景观景类、历史遗产景类、现代人文吸引物景类4类旅游资源以多核心分布为主,只有历史遗产景类旅游资源是单核心分布,其主要位于姑苏区与苏州工业园区之间;整体上苏州市各类旅游资源的空间相关性较强,从自然资源景系到文化资源景系的顺序来看,4类旅游资源恰好是西南到东北的走向,这与苏州市自西向东缓缓倾斜的地形相关。

基于游客线上评论大数据挖掘的桂林文旅融合路径研究——以阳朔和龙胜为例

近年来,桂林市始终将打造世界级旅游城市作为重大政治任务,而其落脚点在于提高游客的游览体验和满意度。目前,OTA平台已经成为连接旅游资源和消费者的重要桥梁。文章以桂林市阳朔县和龙胜各族自治县为例,采取内容分析法和扎根理论方法,以OTA平台上游客旅游体验文本为数据来源,采用网络爬虫工具爬取游客线上短评论,并对“吃、住、行、游、购、娱”旅游消费六要素的正、负面评价,以及游客体验后的“忠诚度/推荐”“忠诚度/重游”的情感评价,进行编码和定性分析。研究结果显示:(1)游客线上评论中,体验感知最强的是“住”的环境,“住+自然景观”“住+旅游景区”“住+特色美食”是游客旅游消费体验的高频词和关键词,其中,特色民宿等“住”的要素既是旅游体验的场景,也是自然景观和人文景观的载体;(2)“景观+康养”是户外文化旅游消费的内驱力。基于此,文章提出了文旅融合发展路径,以推动桂林文旅产业高质量发展。

问题与思考:我国旅游统计的困境与出路

近年来,随着互联网、大数据等新技术在文旅领域的加速应用,以及旅游业的不断融合,供需双方发生了根本性变化,出现了新的经济形态、业态和商业模式,这进一步拓展了旅游产业的边界,并引起了广泛的关注,尤其是对旅游统计工作的关注日益增加。作为衡量旅游发展和评估旅游经济影响的关键工具,目前旅游统计数据的全面性、准确性与真实性情况存在出入,长期面临着国家层面和地方层面统计口径不一致、抽样调查存在局限性以及国际上无法与全球标准对接等问题。文章以旅游人数统计面临的问题为切入点,深入探讨我国旅游统计的困境,通过引入旅游者行为视角,提出大数据运用于我国旅游统计体系的优化思路,以期为如何判别旅游活动的边界等问题提供补充性参考。

大数据背景下黔东南州智慧旅游建设体系研究

随着信息技术和大数据的迅速发展,智慧旅游作为旅游业的新趋势,已经在全球范围内得到了广泛的关注和应用。黔东南州作为国内的一个拥有丰富旅游资源和深厚民族文化背景的地区,借助大数据工具建设智慧旅游显得尤为重要。该研究旨在探讨大数据背景下,黔东南州如何构建和完善其智慧旅游体系,以促进旅游业的持续、健康和高质量发展。

基于移动通信大数据的浙江省森林游客特征研究

利用移动通信大数据研究游客特征具有明显优势。本文获取2018—2020年浙江省森林范围内的中国联通手机用户通信大数据,并对数据进行筛选、扩样等处理,统计分析了全省森林游客到访次数、性别与年龄、空间分布、来源地和出行特征等。结果表明:(1)浙江省森林旅游高峰期出现在节假日,疫情对森林旅游负面影响较大;(2)游客中女性占比略高于男性,30~39岁占比最高;(3)旅游人次分布聚集效应明显,森林旅游热度与城市经济发展、人口基数等呈正相关关系;(4)省内游客占比达85%,省外游客主要来源于长三角地区;(5)游客选择机动车出行比例比慢行的高,人均出行次数为2~3次,人均森林驻留时长超40 min。本研究对森林旅游产业的顶层设计、资源配置、动态监测、市场营销等具有参考价值,但也存在一定局限性,未来需要跨学科研究、辅助调查方法的介入。

基于地方旅游大数据的智慧旅游辅助决策服务平台设计

地方旅游大数据建设日趋完善和人工智能技术的不断发展为构建地方智慧旅游辅助决策平台提供了必要条件。文章提出基于地方旅游大数据的智慧旅游辅助决策服务平台的设计方案。一方面,对潜在游客的旅游出行规划提供智能参考,可增强游客的个性化体验。另一方面,为景区、涉旅企业及旅游管理部门提供辅助决策支持。该智慧旅游决策平台的设计方案和技术实现方案可用于指导智慧旅游平台建设,促进地方旅游智能化转型升级,推动地方全域旅游高质量发展。

基于大数据挖掘分析的户外体育旅游融合研究

近年来,随着人们健康意识的增强,户外体育旅游成为新的旅游消费领域。随着数字技术的发展,OTA平台成为旅游者户外旅游项目预订的主要渠道。为了更好地探究户外体育项目与自然景观、人文景观等旅游吸引物的融合演进脉络,分析户外体育旅游产品融合发展的内在机理,文章基于扎根理论和内容分析法,采用大数据挖掘技术,从美团OTA平台中爬取2021年1月1日—2022年8月30日的户外体育项目旅游产品榜单数据,利用MAXQDA数据分析软件,对户外体育旅游融合进行分析研究。研究结果表明:“康养”是游客户外旅游消费的内驱力;自然景观、人文景观+户外体育项目成为新的旅游吸引物。基于此,文章认为应因地制宜地开发特色户外体育旅游项目,引领户外体育旅游高质量发展。

大数据驱动下的旅游物流优化策略研究

本文深入探讨了大数据在旅游物流优化中的应用和潜力。通过分析两个实际案例--Ctrip和Tuniu,本研究揭示了大数据在需求预测、库存管理和个性化服务等方面的价值,以及实施过程中可能遇到的挑战。文中还提出了一系列基于大数据的旅游物流优化策略,包括数据驱动的需求预测、库存管理和个性化服务,并讨论了这些策略的实施挑战和预期效果。本研究为旅游公司和物流业务提供者提供了宝贵的理论参考和实践指导。

中国省域国际知名度对入境旅游业的影响——基于文化大数据的分析

文化吸引力是影响旅游目的地选择的关键因素,但以国家为分析单位的文化距离理论难以解释一国内部入境旅游发展差距现象。本研究提出了分析层次更加多元的文化影响力视角,并且以中国为例考察省域国际知名度对入境旅游发展的影响。利用涵盖多种国际语言的书籍大数据构建省域国际知名度指标,并将其与省级入境旅游发展相关数据进行匹配,构建了区域入境旅游发展动态面板模型。研究发现,中国各省的国际知名度在改革开放四十年间的差距较为明显。在控制了经济发展水平、对外开放程度、交通设施、旅游资源、酒店供应等因素后,省域国际知名度对入境旅游业具有显著的促进作用。本研究提供了一个关于入境旅游目的地选择决策的新文化解释,强调地域文化影响力对入境旅游发展的重要作用,这对于地方政府优化关于入境旅游业的政策设计和营销计划具有参考意义。

大数据背景下旅游业适应银发经济发展的研究策略

随着互联网技术的飞速发展,大数据已成为旅游业的重要资源。本文通过大数据对旅游业数据分析可以更加精准把握市场需求、优化产品设计、提升服务质量。数据显示,2023年我国银发经济规模大概在7万亿元,约占GDP比重的6%,预计2024年中国银发经济将突破9万亿元。旅游业作为银发经济的重要组成部分,随着人口老龄化的加速,银发旅游市场呈现巨大的发展潜力。本文通过分析大数据背景下旅游业的发展现状;银发经济的特征和发展趋势;在大数据背景下银发旅游业的发展趋势,并提出大数据背景下旅游业适应银发经济的发展策略:首先利用大数据精准定位银发旅游市场,优化旅游产品和服务以满足银发游客需求;其次利用大数据进行精准营销与品牌推广,加强旅游企业间的合作与数据共享;最后提出加强旅游产业链的协同创新,以适应银发经济的发展。通过以上研究策略实施,可以有效促进旅游业与银发经济的深度融合,实现银发旅游业的可持续性发展。

大数据时代体育研学旅游发展路径研究

运用文献资料法、逻辑分析法等研究大数据时代体育研学旅游发展路径,为新技术在体育研学旅游中的应用提供理论参考。大数据时代,体育研学旅游呈现智慧化、个性化、可视化、多元化的发展趋势,大数据技术在体育研学旅游中应用场景主要体现在:体育研学旅游便捷化服务;提供区域实时化研学旅游资源,实现校内校外体育学习高效衔接;提升体育研学旅游宣传效果;可穿戴设备助力体育研学旅游精准化管理;大数据技术运用在体育研学旅游领域:可以实现体育研学旅游流程智能化;精准对接学生体育研学旅游需求;助力学生形成主动健康理念;延伸体育研学旅游上下游相关服务。大数据时代体育研学旅游的发展路径:科学决策,搭建体育研学旅游安全预警平台。供需平衡,以需求导向为中心,实现体育研学旅游智能化个性化发展。服务融合,实现体育研学旅游多元相关产业优化整合。精准治理,打造数字化多方主体共治平台。