基于碳足迹的医学生低碳校园行为研究

大学生的“衣、食、住、用”是生活活动的终端,也是碳排放的终极根源。为将医学与低碳连接,采用问卷调查方式收集医学大学生的低碳校园行为,核算医学生在“衣、食、住、用”4个方面日常生活行为的碳足迹并进行特征分析,并提出相应的低碳行为建议。调查结果显示,医学大学生在“食”方面的碳足迹最多,其次是“衣”方面,需进一步提高低碳意识,改善医学校园低碳校园行为,为后期构建低碳医学院和绿色医学提供建议。

北京市建立健全碳普惠机制下的典型低碳行为碳足迹核算研究

北京市生活消费领域应用碳普惠的潜力巨大,而碳普惠运行的关键是量化低碳行为的减排量,碳足迹是科学量化低碳行为减排量的有效方法。本文选取北京市不使用一次性餐具、自带杯购买咖啡、闲置手机交易、闲置显示器交易、在线会议和旧衣回收等6种典型低碳行为进行碳足迹核算研究。从计算结果看单台闲置显示器交易产生的减排量最大,参加在线会议的减排潜力最大。

不完全事务行为踪迹标记研究

研究不完全事务的行为踪迹标记问题,从软件交互行为本身出发,追踪分析事务产生的行为序列,为丢失标记的行为找到归属.本文提出了在分布式环境下事务处理过程满足SMP的系统模型,采用状态划分算法对随机排序的各事务进行"剥离";用偶图匹配方法对分割得到的偶图子系统依MLR分别进行匹配;最后将匹配的结果拼接起来形成完整的行为踪迹序列,提高了对监测信息的使用效率.通过仿真实验证实了本方法在标记不完全事务上的有效性和准确性.

带部分标记的软件行为踪迹研究

在网络化软件交互过程中,事务产生的行为序列中某些行为的标记(Token)丢失或不可用,导致无法对这些事务进行进一步的分析和处理,比如事务追踪、行为描述、行为模板提取等都难以实现.为了解决这个问题,首先提出了事务处理过程满足马尔科夫性(Markov)的状态转移模型(STM),再将该模型中的状态根据状态划分算法,分割成若干偶图子系统,并分别将这些偶图子系统转化为网络流图,最后采用网络流中最大流(MF)方法对状态转移模型中带部分标记的行为踪迹重新标识,将标识的结果整理成完整的踪迹序列,为后续的行为分析提供便利.实验结果表明,文章提出的方法是有效和可行的.

基于游客行为的旅游生态足迹研究——以西安市入境游客为例

利用生态足迹的理论与方法,基于GIS技术,在实地问卷调查的基础上,结合入境游客行为,完善了旅游生态足迹的概念,分析了旅游生态足迹的基本构成,提出了旅游生态足迹计量模型。以西安市2002年入境游客为例,对入境游客的旅游生态足迹作了初步探讨。结果表明,西安市入境游客人均生态足迹为0.015 69 hm2,约占该市现有城镇居民年人均生态足迹的1.17%。可以看出,在旅游热点城市旅游生态足迹对区域生态足迹有着不可忽视的影响,是区域生态赤字扩大的因素之一。进一步分析表明,旅游生态足迹结构组成中,餐饮的旅游生态足迹居绝对主导地位,约占54.09%。西安市旅游生态足迹效率很高,该市应大力发展入境旅游以提高旅游收入。最后指出了旅游生态足迹计算中存在的问题以及其在旅游可持续发展研究中的应用前景。

基于旅游数字足迹的访沪国内游客时空行为特征研究

采集携程网2013—2016年间能表明访沪国内游客出游时间和完整行程的游记,采用数理统计方法描述旅游资源的季节变化规律和各季节游客偏好的资源类型,运用空间分析方法分析游客到访景区的空间分布特征。结果表明:(1)不同类型旅游资源季节变化规律存在差异,各季节游客偏好的资源类型大体一致;(2)游客到访景区整体呈"大分散、小集聚"的空间分布特征,中心城区密集、城郊分散,且中心城区和城郊内部分布不均衡,城郊景区在春夏季占比高于秋冬季;(3)游客到访景区存在明显的"一心多点"等级集聚特征,核心热点区位于中心城区,密度值由外滩等构成的最高密集区向四周递减,其他区域的集聚呈飞地式点状,未形成扩散和蔓延态势,且从春季到冬季,次核心区域数量呈下降趋势。

基于旅游数字足迹的城市入境游客时空行为研究——以成都市为例

网络时代,游客不但可以通过网络在线获取旅游信息、购买旅游产品,还可以利用社交媒体分享自己的旅游经历。在游中和游后,游客所发布的旅游照片、游记、旅游攻略和旅游评论中都包含了大量的时空信息,这些信息共同组成了反映游客时空行为轨迹的"旅游数字足迹"。本文以成都市为例,通过从Flickr和Trip Advisor两个网站中所获取成都入境游客的"旅游数字足迹",深度挖掘入境游客的时空信息,从而发现和总结入境游客行为的时空规律。研究结果表明:成都入境游客在时间上主要集中于第三季度和第四季度;在空间上,入境游客偏好于成都大熊猫繁育研究基地、青城山-都江堰、锦里、宽窄巷子、人民公园和文殊院等景区;其中,成都大熊猫繁育研究基地和锦里等景区则是入境旅游流网络的重要节点。这些通过旅游数字足迹所得出的研究结论和笔者的实地调研结果基本一致。由此可见,利用旅游数字足迹研究游客的时空行为特征不仅具有可行性,且能够为旅游目的地管理和营销提供科学参考。

湖南省2005年土地消费行为研究

基于对土地消费方式和土地特点的分析,引入生态足迹的概念。根据湖南省2006年统计年鉴数据计算2005年的土地消费情况,得出人均土地消费量为1.10426 hm2,人均生态承载力为0.48139hm2,人均土地消费赤字为0.62287 hm2,这表明土地消费行为是非理性的,该研究结果对编制湖南省土地利用规划、协调社会经济发展与生态环境保护具有重要意义。

基于社会感知计算的游客时空行为研究

在情景感知、大数据、移动互联网和物联网发展的大背景下,迎合社会感知计算发展的趋势,探讨旅游社会感知计算内涵及其应用。在分析了现实地理世界、游客行为研究和社会感知计算之间关系的基础上,探讨旅游管理、传感器、游客活动和推理机的相互作用,构建了四位一体的游客行为社会感知计算概念模型。同时以西安国内游客为例,在新浪微博数据的支持和旅游社会感知计算框架下,探讨西安国内游客的时空共现和旅游流空间转移,探明了游客之间的相互关系和旅游空间行为及旅游流空间网络特征,为游客行为研究提供了思路和借鉴。同时在目前社会感知计算研究进展的基础上,展望了旅游社会感知计算未来的发展方向。

公交出行消费行为生态足迹分析

计算了福州市公交的生态足迹,并进行了定量对比分析。结果表明,福州市1989—2009年公交总生态足迹呈直线上升的趋势,从1989年的233.22 hm2增加至2009年的19 160.07 hm^2,增加了81倍,其中,化石能源生态足迹所占比重相当大,从1989年的68%增加至2009年的89%。伴随着城市化的进程,公交出行率不断增加,每人次公交出行的生态足迹呈现抛物线的关系。1989—2004年呈上升趋势,2004—2009年呈下降趋势,2009年每人次生态足迹为0.24 m^2。同时,对比福州市的几种主要出行工具,综合出行时间和环境压力,公交是最值得推荐的一种出行方式。

水标签服装购买态度与消费行为意愿影响因素

服装产品在生产、流通等环节会消耗大量水资源,其中,水标签作为标识产品水消耗的工具已在欧美地区推广应用。为研究水标签技术在我国服装行业的推广可行性,以水标签服装产品为研究对象,提出消费者在水标签认知程度、炫耀性消费心理、经济激励政策3个影响水标签服装购买态度与消费行为意愿的关键因素。通过问卷调查采集数据,构建结构方程模型。结果表明,认知态度和经济激励政策对购买态度,认知态度、炫耀性消费心理、经济激励政策对消费行为意愿均有正相关关系。建议相关机构加强对水标签服装的宣传引导,建立相应经济激励政策;服装企业考虑并准确挖掘消费者炫耀性消费心理需求。

基于数字足迹的文化遗产地游客时空行为研究——以平遥古城为例

基于旅游数字足迹,探究平遥文化遗产地旅游者时空分布特征.通过分析平遥旅游者出游时间和停留时间、出行方式和出行地的年际变化,以及旅游者偏好指数的年际变化,得出平遥游客出游特征.结果表明:平遥旅游者出游时间集中于4月、5月及9月、10月,在平遥平均停留2天;北京市出行的平遥游客比例最高,平遥游客空间分布呈现"大分散—小集中"的趋势.本研究旨在为平遥古城的规划发展提供参考.

基于行为足迹的多模态融合身份认证

针对单模态身份认证方法存在特征单一容易被伪造和攻破的问题,提出基于用户行为足迹的多模态特征融合隐式身份认证方法。在移动设备中采集用户使用设备时的触摸压力、触摸轨迹、加速度等传感器数据,利用特征选择技术提取触摸屏交互、移动模式、物理位置等特征并对其进行训练与融合,最终通过多模态特征融合模型实现用户身份认证。实验结果表明,该方法采用的特征级融合和决策级融合方式均获得了98%以上的认证准确率,相比单模态身份认证方法更难以被伪造和攻破,且认证准确率更高、稳定性更强。

见微知人:活跃用户的人格特征及其微博呈现

“人格(Personality)”是一个人成为他自己以及区别于他人的最重要的特性,它与个体在社交网络中的线上行为密切相关。为探究微博活跃用户的人格特征与其微博呈现的关联,本文采用NEO-FFI中文简化版,调査了106位微博大学生活跃用户的自陈人格。与此同时,将用户行为数据划分为静态属性、博文行为与其他行为三个子集。将这两部分数据交叉分析后,研究发现不同人格特质的用户使用“@”的频率与强度有所差别,E-外倾性、C-尽责性得分高的用户,会频繁使用“@”并且与更多的人进行互动。同时,个体人格维度上的神经质、外倾性分别与“点赞数”存在显著的正、负相关,反映了缺乏人际互动的个体比较依赖拟态环境,与传播学中“容器人”的性格特征有重合之处。

基于旅游数字足迹的宁波植物园旅游形象感知与游客行为特征研究

以网络平台游客感知评价的文本和照片内容分析为手段,研究宁波植物园旅游形象感知与游客行为特征.结果表明:①园艺植物景观丰富多样、人文景观地域特色突出和主题活动可参与性强是游客体验后旅游形象的总体感知;②4,5月和10月为两个客流量高峰期,游客以亲子家庭为主要结伴方式,且赏景、拍照、游玩和亲近认知自然为游客的主要行为特征;③游客的情感态度总体偏向积极,但是也存在少数消极情感,其原因主要有园区拥堵和管理混乱等方面.今后植物园管理方应不断完善配套设施,提升服务管理质量;持续挖掘独特文化内涵,凝练园区主题特色.

不完全标记的事务行为踪迹问题研究

开放网络环境下分布式软件在交互行为中产生的事件行为踪迹标记丢失,导致无法对软件行为进行分析和预测。为丢失的踪迹找到事件源,将不完全标记的事务行为踪迹问题转化为网路最大流问题。采用沿路径推进的增载轨算法,找到各事务产生的最有可能的行为踪迹序列。仿真实验表明:本方法可以有效、准确地标记不完全标记的事务行为踪迹序列。

基于游客消费行为的旅游生态足迹实证研究--以北京市入境游客为例

发展旅游业有助于推动当地社会经济发展,但也会带来负向效应,引发生态环境问题。基于此,文章结合旅游生态足迹模型,以北京市2010~2017年入境游客为例,对其旅游生态足迹进行了动态跟踪。研究结果显示,北京市入境游客人均生态足迹以年均2.5%的速度增长,总体上升趋势明显,且于2017年达到人均0.1870hm^2的峰值,这充分说明入境旅游生态足迹是导致区域生态赤字扩大的重要因素之一。分析旅游生态足迹结构可知,其中74.3%为交通生态足迹,该账户居于绝对主导地位,其次是住宿账户和购物账户,而废弃物生态足迹的面积最小,仅占到0.1%的份额。此外,北京市入境游客的生态足迹效率较高,单位均值为6611美元/hm^2,是全球平均值的5.98倍,反映了北京市入境旅游经济的高效性。文章提出北京市应致力于提升区域生态承载力、扩大入境游客生态足迹效率、倡导节约型的旅游发展模式等政策建议,目的在于减缓入境旅游对生态环境的冲击,推动旅游业的可持续发展。

基于数字足迹的广州市旅游者时空行为特征研究

采集马蜂窝网站2016年1月1日至2021年4月30日的游客游记文本作为研究的数据源,运用内容分析法和空间分析法对广州市游客的时空行为特征进行探究。结果表明:(1)品尝美食与游览各具特色的建筑是广州游客最主要的旅游行为。(2)不考虑疫情因素,游客出行受气温和假期等因素影响主要选择在冬季和长假出游,其中:家庭/亲子游类型游客的出行季节集中程度高且出行天数长,个人游类型游客的出行季节集中程度低且出行天数短。(3)广州游客的空间聚集呈现明显的极化特征,旅游活动空间主要集中在荔湾、越秀、天河和海珠等中心城区,游客的空间活动轨迹由中心城区向外辐射。(4)广州旅游流网络中一、二级节点具有紧密联系,游客主要在这些节点间流动。

基于旅游数字足迹的国内游客时空行为研究——以武夷山景区为例

旅游数字足迹能高效获取海量数据的优势,为研究游客时空分布规律提供新的可能性。利用八爪鱼采集器抓取携程网和马蜂窝上的游记,筛选符合要求的404篇作为时间分布数据,286篇作为空间分布数据。基于旅游数字足迹和线上问卷调查,运用UNCINET软件构建武夷山游客空间分布网络,分析“核心-边缘”组别、中心度和结构洞,并用GEPHI进行可视化表达。研究表明,武夷山游客时空间分布受网络位置关系、网络媒体宣传以及景点网络口碑影响。结论如下:(1)武夷山景区为“全天型”景区,“短假期”效应明显,季节分布集中。(2)武夷山景区空间上呈不均衡分布,核心组内部凝聚力强,联结密度高达0.927;边缘组联系不紧密,内部联结密度仅为0.056。(3)受旅游活动、景点空间位置等原因影响,旅游节点各时段游客空间分布呈不均衡状态。

基于旅游数字足迹的游客时空行为研究——以南京市玄武区为例

随着社交网络的普及与移动互联网技术的快速发展,信息技术被广泛应用于旅游行业中,来自互联网的旅游足迹为旅游时空行为研究提供了新的数据来源。本文从马蜂窝旅游网收集数据,选择旅游目的地为南京的游记,从游记中获取游客在玄武区内的旅游线路。运用数据挖掘、社会网络分析等方法,分析游客的时间行为及空间行为,得到结论:游客到访景区的时间特征方面,景区资源分布比重未呈现明显季节性差异,热门景区类型稳定保持排名前六;游客旅游路径的空间分布呈现三个核心区域空间分布密集,周边分布较零散的特点。最后针对数据呈现的特征,尝试为南京市玄武区旅游发展和空间优化提出建议。