Roles and Functions of Tourism Destinations in Tourism Region of South Anhui:A Tourist Flow Network Perspective

Theoretic and practical significance has been highlighted in the research of the roles and functions of destinations,as destinations are restricted by the spatial structure based on tourist flow network from the perspective of relationship.This article conducted an empirical analysis for Tourism Region of South Anhui(TRSA) and revealed the necessity and feasibility of studying the roles and functions of destinations from tourist flow network's perspective.The automorphic equivalence analysis and centrality analysis were used to classify 16 destinations in TRSA into six role types:tourist flow distribution center,hub of tourist flows,passageway destination,common touring destination,attached touring destination,and nearly isolated destination.Some suggestions were given on suitable infrastructure construction and destinations service designs according to their functions in network.This destination role positioning was based on tourist flow network structure in integral and macroscopic way.It provided an important reference for the balanced and harmonious development of all the destinations of TRSA.In addition,this article verified the applicability of social network analysis on tourist flow research in local scale,and expanded this method to destination role and function positioning.

基于网络游记的桂林旅游流网络结构研究

旅游流网络结构可以反映游客在旅游目的地的移动特征,关系到区域旅游协同发展。为了识别旅游流的网络结构特征,运用空间分析、社会网络分析等方法,基于网络游记对桂林旅游流进行探讨。研究表明:游客在桂林主要旅行景点呈“大分散,小聚集”的空间分布格局,桂林整体旅游流网络密度较低,存在典型的核心-边缘特征,核心区景点对边缘区景点影响有限,凝聚子群在桂林中心城区和阳朔县呈现集聚态势。漓江景区、龙脊梯田、象鼻山景区、两江四湖、兴坪古镇、西街、相公山7个景点在节点中心性和结构洞分析中优势明显,综合实力强,在旅游流网络中处于重要地位。

景区间旅游客流网络形成的内-外生机制分析--基于加权指数随机图模型

景区间旅游客流网络的形成机制是旅游流网络研究的重要问题。已有研究主要识别了旅游客流网络形成的外生机制,而对网络内生机制缺乏研究,文章旨在更全面地揭示景区间旅游客流网络形成的内-外生机制。文章选择四川省为案例地,基于旅游社交平台的游记数据构建了景区间旅游客流的有向加权网络,通过引入加权指数随机图模型,定量模拟并识别了影响该网络形成的内-外生机制。1)四川省景区间旅游客流网络为稀疏网络、无标度网络,但不具备小世界特性;核心的景区节点和网络连边大多集中在成都市。2)该网络的形成是内-外生机制协同作用的结果,内生机制表现为网络内生结构效应,外生机制包括景区属性效应和外部情境效应。3)作为内生机制的互惠机制和择优链接机制促进了该网络中联系的形成;外生机制方面,在线评论分数、景区等级同质性、景区类型同质性、地理邻近性、组织邻近性均会显著影响该网络中联系的形成。

深度神经网络模型在景区人群流量预测中的应用

随着旅游业的发展,对景区人群流量的精准预测已成为提高游客体验和优化景区运营的关键。传统方法在应对复杂多变的实际情况时显得力不从心,深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)凭借其强大的数据处理能力和模式识别能力,提供了一种有效的解决方案。本文探讨了DNN模型在景区人群流量预测中的应用,通过构建和优化预测模型,旨在提高预测精度,为景区管理者提供决策支持。

旅华外国散客旅游流地理分布和网络结构研究

散客旅游是全球主流旅游方式,入境散客市场在中国入境旅游市场中也占据重要地位。文章主要采用问卷法采集数据,研究样本总量1451份,运用地图分析法研究旅华外国散客旅游流的分布和扩散规律,运用社会网络分析法研究旅华外国散客旅游流网络结构特征。研究发现:散客以北京、广州和上海为主要出入境口岸,以香港为辅助口岸,旅游线路以单目的地、短线为主,平均到访目的地数量较少;北京和广州是单目的地散客的主要旅游目的地;多点散客旅游流集中分布在中国人口线东南部,以"北京—西安"之间的流量最大,并形成了长三角、珠三角、川滇3个区域性集中分布区;散客旅游流网络规模较大,但网络密度较低,整体结构松散,发育程度较差;网络具有小世界特性;网络中的节点可以划分成综合性节点、枢纽节点、重要节点和一般节点4种角色类型。文章首次从宏观联系的视角对旅华外国散客旅游流进行了整体研究,丰富和拓展了中国入境旅游流研究内容。

旅华美国旅游流地理分布和网络结构特征研究

从旅游城市之间的入境旅游流关系角度,通过绘制旅华美国旅游流分布图,构建旅华美国旅游流网络,运用社会网络分析方法,分析旅华美国旅游流的流向特征、空间分布特征和网络结构特征。结果表明:旅华美国游客主要从北京和上海出入境中国;旅华美国旅游流分布范围较广,以长三角地区最为密集,其中有11个节点城市、4个城市对和5条旅游线路最受游客青睐;旅华美国旅游流网络为"核心-边缘"结构,网络密度低,其中核心节点11个,边缘节点44个;核心节点在网络中承担着扩散中心、集聚中心和中转中心等不同的角色功能,并对边缘节点具有控制作用;网络中存在10个派系,各派系成员个数均较少,口岸节点在派系中多次出现。

基于SNA的中国入境欧洲旅游流网络性质和结构特征研究

欧洲是世界最重要的出境旅游市场之一,研究入境中国的欧洲旅游流对于国家开拓欧洲市场具有重要的现实意义。通过构建入境中国的欧洲旅游流网络,应用社会网络分析法研究该网络的度分布、聚集系数、平均路径长度等统计特征,和网络的个体结构位置、整体形态结构特征。结果显示:①入境欧洲旅游流网络是具有小世界效应和无标度特性的网络。②北京和西安是入境欧洲旅游流的发散中心,上海和香港是旅游流的集聚中心。③入境欧洲旅游流网络的密度低,中心势高,网络结构紧密程度低,旅游城市之间的欧洲旅游流联系不密切,并呈现围绕核心城市集散的特点。④入境欧洲旅游流网络是核心—边缘网络,网络中核心节点突出,边缘节点明显。结合旅游流流向关系和节点位势指标分析,网络核心区节点可划分为核心节点和重要节点两大类型,边缘区节点均为边缘节点。

遵义红色旅游网络关注度的客流响应研究

采用2010年国内各省区关于遵义红色旅游的逐日关注度及遵义核心景区逐日客流数据作为研究样本,从空间视角对旅游网络关注度与客流展开探讨,研究发现遵义红色旅游的网络关注度及客流量在区域空间上具有明显的呼应关系,两者均存在距离衰减特征;同时经一元相关分析得出关注度与客流的相关系数为0.757022,表明两者在距离上递减的协调同步性,也由此证明旅游客流对网络关注度具有较高的响应度。其次,遵义红色旅游网络关注度及客流与经济收入水平相关系数小,表明两者的分布状况与国内收入水平差异存在较小关联,但两者之间在经济水平梯度上却体现了一定程度的对应关系。

浙江省国内旅游流系统网络结构演变研究

运用社会网络理论的块模型、网络密度、网络中心性,结合锡尔指数、ArcGIS空间分析方法,基于省外客流的面板数据,研究近十年来浙江省大尺度国内旅游流系统网络结构演变特征。结果发现:1)旅游流网络系统整体变化缓慢,局部变化明显。客源网络系统与目的地网络系统联系在加强,客流有向主要客源地和主要目的地集中态势。目的地地带间网络中心性整体锡尔系数呈现先降后升,总体处于波动增加趋势。2)客源地、目的地中心性与块的密度值呈正比例关系。旅游流网络空间系统演变过程,体现了总体稳定性和自相似性的空间等级特征。3)浙江省省外旅游流目的地系统网络结构,形成了"一个核心—边缘旅游带,四级城市,五级旅游区"的空间等级结构。客源地网络空间格局具有明显的"核心—边缘,圈层等级扩散"特征。

京沪入境旅游流网络结构特征分析

应用社会网络理论和方法,对京沪入境旅游流网络的整体型态特征和个体结构位置特征进行定量研究。结果显示,由11个城市节点和24条流向关系组成的大型京沪入境旅游流网络密度为0.218,程度中心势为0.400,其中包含了3组不少于3个节点的1-派系和2组不少于5个节点的2-派系;由14个城市节点和46条流向关系组成的小型京沪入境旅游流网络密度为0.253,程度中心势为0.566,其中包含了1组不少于4个节点的1-派系和2组不少于6个节点的2-派系。以上结果说明,京沪入境旅游流网络密度低、中心势高、派系交叉性显著;京沪入境旅游流网络节点层次分化严重,核心节点突出,边缘节点明显;京沪入境旅游流网络中存在明显派系。得到两点启示:国家应采取切实措施引导入境旅游流在国内旅游城市之间合理流动,避免入境旅游流过于集中在某些城市;旅游城市应了解其在全国入境旅游流网络中的位置,一方面应积极地与核心城市建立良好的入境旅游关系,另一方面应争取进入旅游城市组合,联合开发旅游产品,共同开展市场营销。

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。

广州入境旅游流地理分布与网络特征

基于问卷调查数据,运用地图分析和社会网络分析方法,对入境旅游口岸城市——广州的入境旅游流的地理分布和扩散规律进行了研究.结果表明:(1)广州入境旅游流以商务游客为主体,一站式游客和选址同一口岸出入境游客比例较高.(2)广州入境旅游流的分布范围较小,总体上呈现东多西少、南密北疏的特点,集中分布在泛珠三角和长三角等经济发达地区.(3)广州入境旅游流扩散能力较弱,旅游流空间扩散强度在目的地城市间分布不均衡,集中扩散趋势明显,向丰性和趋高性是其空间扩散的主要特点.(4)广州入境旅游流网络为典型的核心边缘网络,整体结构简单且集中化趋势明显,核心区包括广州、桂林和北京等15个城市,核心城市对边缘城市的辐射效应弱.

大陆居民赴台湾自由行旅游流网络分析及演化研究

随着人们旅游消费能力逐渐增强,对旅游品质的要求越来越高,自由行已经成为人们主要出游方式之一。文章以大陆居民赴台湾自由行为对象,采用数据挖掘技术采集我国最大旅游分享社区网站2009年以来的台湾自由行行程信息,构建了细粒度的旅游流有向网络,并使用社会网络理论进行分析。研究表明,该网络属于无标度网络,网络规模为2656,但平均路径只有4.3,网络密度较低,节点的度分布满足幂律分布,网络核心区与边缘区互动较少。按照时间顺序构建旅游流网络,研究网络的演化并分析其演化动力,发现网络规模、连接数量都与行程数量近似于比例增长,网络演化过程中新增加的节点优先链接网络中的明星节点。文章首次从网络演化的角度使用社会网络理论研究旅游流,丰富和拓展了旅游流研究内容。

城市旅游客流量—网络关注度空间分布特征与耦合分析

为反映城市旅游客流量与网络关注度空间分布特征及两者耦合关系,结合杭州市38个3A级以上景点(区)旅游客流量与网络关注度数据,采用ArcGIS生成Voronoi多边形构造旅游景点的地理空间边界,测算各景点客流量与网络关注度密度,利用局部多项式空间插值方法,生成客流量、网络关注度密度空间分布图,并采用非参数计量方法,分析两者空间对应变动关系。研究表明:旅游客流量与网络关注度数据空间化是实现空间表达及分析两者关系的重要手段。杭州旅游客流量、网络关注度分别形成"双峰"、"多中心"的空间格局。除千岛湖风景区和浙西大峡谷两个景点外,杭州3A级以上景点旅游客流量与网络关注度密度存在显著正相关。这一结论揭示了多个景点旅游客流量与网络关注度密度具有明显呼应的关系,同时也表明了旅游需求的变化及景区的区位交通条件是影响两者耦合的重要因素。

上海口岸入境外国旅游流的空间扩散和网络结构研究

应用一手数据研究了上海入境外国旅游流的分布和扩散规律及网络结构特征,发现:(1)上海口岸入境外国旅游流集中分布在胡焕庸线东南部,北京、桂林、西安、成都和昆明等城市以及长三角地区、珠三角地区构成的主体骨架,并在全国范围内呈由长三角地区向西北方向、西南方向扩散的态势;(2)上海口岸入境的韩国旅游流空间分布呈"倒皇冠"型,主要由"上海-杭州-苏州"、"上海-杭州-西安"和"上海-杭州-广州"3个三角形构成;美国旅游流空间分布呈"Z"型,由"上海-南京-杭州-桂林-北京"连接而成;美国游客比韩国游客活动范围更广,游览目的地更多,对上海口岸的依赖程度较低;(3)网络中的节点可划分为枢纽节点、中转节点、重要节点和一般节点,其中,上海、北京、桂林、西安、杭州和苏州等11个节点属于枢纽节点;(4)上海口岸入境外国旅游流网络规模较大,整体结构较松散,围绕核心节点集聚或扩散的趋势较强,具有小世界网络特性.

上海世博会旅游者空间扩散网络分析

文章运用社会网络分析方法,以长三角16个地级城市为节点,构建了世博会客流向长三角区域空间扩散的网络,并对网络的整体特征和节点特征进行评价,分析了每个城市的集聚、中转和扩散客流的能力。网络的整体密度是0.2583,整体旅游流互动不明显,网络直径是4,旅游者至多在旅游线路中安排4个旅游城市。上海、苏州、杭州等节点城市在世博会客流空间扩散网络中处于竞争优势,对客流的虹吸效应较强。上海、苏州、杭州的集聚、中转、扩散能力最强,在网络中位于核心;南京、无锡、嘉兴的集聚、中转、扩散客流能力次之,是次级核心节点城市;常州、宁波、绍兴、扬州、镇江等城市是次级边缘节点城市;湖州是孤岛型城市,其余城市为边缘节点城市。受空间距离、旅游地资源、旅游地旅游发展情况等影响,长三角城市在接受世博会客流的空间扩散的效应中呈现一定的差异。从长三角区域整体来说,上海世博会对旅游客流的集聚效应要强于其对周边地区的空间辐射效应。

基于网络团购的虚拟旅游流空间差异及动力机制研究

以旅游产品网络团购为研究视角,以中国26个旅游地旅游产品网络团购虚拟旅游流为研究数据,通过空间分析方法,研究虚拟旅游流的空间分布差异及形成动力机制。网络团购虚拟旅游流整体上表现出微弱离散分布特征,局部表现出一定的聚集性,总的来说虚拟客流集中于南方沿海与中部旅游资源丰富省域,中偏西部、华北及东北地区团购虚拟旅游流量较小;团购虚拟旅游流的空间分布是内外部驱动力及环境驱动力共同作用的结果,其中外部驱动力包括产品团购价格、产品类型、网络营销空间结构3个主要动力因素,相关分析表明团购价格是最主要的外部驱动因素,其次为产品类型,最后为网络营销空间结构;以团购虚拟旅游流为研究视角具有一定的新颖性,弥补了旅游流在虚拟空间研究薄弱的缺陷。虚拟旅游流流向能够在一定程度上反映现实旅游流,甚至导引现实旅游流,虚拟旅游流的研究为景区人流管理、景区容量管理提供预知警告。

南京市旅游流网络结构特征历时性比较

利用社会网络分析方法,研究城市旅游流网络结构特征,对比分析了2006年和2014年南京旅游网络结构变化。研究发现:1旅游网络结构分层仍存在,仍然呈现强中心线型结构。但旅游网络密度增强,旅游网络密度由0.35增长到0.41,旅游者旅游线路安排中旅游节点数量也由4个增加至7个。核心成员之间的联结密度有所下降,由0.81降至0.49;核心-边缘区联结度提高,呈现由核心节点向多节点分散分布的特征。2旅游节点不均衡有所改善,旅游流分布更均衡。旅游节点的程度中心性略有下降,2006年旅游节点的程度中心性的均值为5.19,2014年则降至5.04。旅游节点在亲近性指标中分布不均衡的状况也有所改善。但5A级景区在网络结构中仍承担重要的中介作用。其效率性、约束性、效能大小仍然较高,表明这些核心旅游节点在旅游流中竞争力仍较强,使得这些旅游节点具有不可替代性。3随着城市的快速发展,旅游地日益呈现出多节点多区域的空间布局。不同性质的旅游节点越来越多,新的旅游节点在城市旅游中的作用逐渐显现。文化节点成为新的城市文化体验场所,交通节点也对游客具有强烈吸引力。

奥运场馆水立方的客流量与网络关注度关系分析

根据消费者购买决策理论,分析旅游目的地客流量与网络关注度的关系,比较水立方2010年8月1日—2011年12月31日期间每日客流量与网络关注度变化曲线,采用非结构性方法建立VAR模型,判断两者之间的动态影响关系.结果表明:水立方旅游网络关注度与客流量之间存在双向Granger因果关系,同时两者之间的时滞效应也是存在的.旅游前1d网络关注度增加,当天客流量也会增加.客流量与7、8d后旅游网络关注度呈显著负相关.依赖网络信息源传播信息的游客在整个旅游消费群体中的比例大,是水立方客流量与网络关注度两者相互影响的重要前提.

基于交通网络的湖南旅游流空间集聚与扩散测度研究

测度旅游流空间集聚与扩散的常规方法需要旅游流流向数据,这类数据获取困难且可信度难以保证,空间数据分析是缓解该难题的可选方法。1999—2011年湖南地级旅游流空间集聚的探索性分析表明,旅游流在近10年来显著地向长株潭地区集聚并以其为中心向周边地区扩散,但湘西地区接受扩散效应的能力还比较弱;高速公路、高速铁路和空中交通网络对旅游流集聚与扩散的贡献度非常大。因此,湖南需要从3个方面着力优化大湘西快速交通网络,充分利用旅游流的空间扩散效应,在旅游资源富集的大湘西地区形成旅游产业集群。