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基于社交媒体数据的旅游移动模式提取
被引量：
4
1
作者
孙奇
张毅
+1 位作者
赵鹏飞
吴梦彤
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期885-893,共9页
提出一种从社交媒体大数据中提取个体旅游时空行为,再基于海量旅游时空行为挖掘群体城市间移动模式的方法。采集4000多万条到访过苏州市用户的全球地理微博,从中提取88270条旅游时空行为轨迹,识别出5类36种城市间旅游移动模式。结果表明...
提出一种从社交媒体大数据中提取个体旅游时空行为,再基于海量旅游时空行为挖掘群体城市间移动模式的方法。采集4000多万条到访过苏州市用户的全球地理微博,从中提取88270条旅游时空行为轨迹,识别出5类36种城市间旅游移动模式。结果表明,提取的移动模式符合LCF理论模型;除简单移动模式外,还存在更加复杂的复合移动模式。基于大数据能够得到更全面更精准的旅游移动模式,有助于旅游管理者了解游客动向及偏好,调整目的地营销策略,优化旅游资源配置,为游客提供更好的服务。
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关键词
旅游移动模式
社交媒体
地理大数据
LCF模型
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题名
基于社交媒体数据的旅游移动模式提取
被引量：
4
1
作者
孙奇
张毅
赵鹏飞
吴梦彤
机构
北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期885-893,共9页
基金
国家重点研发计划(2018YFB0505004)资助。
文摘
提出一种从社交媒体大数据中提取个体旅游时空行为,再基于海量旅游时空行为挖掘群体城市间移动模式的方法。采集4000多万条到访过苏州市用户的全球地理微博,从中提取88270条旅游时空行为轨迹,识别出5类36种城市间旅游移动模式。结果表明,提取的移动模式符合LCF理论模型;除简单移动模式外,还存在更加复杂的复合移动模式。基于大数据能够得到更全面更精准的旅游移动模式,有助于旅游管理者了解游客动向及偏好,调整目的地营销策略,优化旅游资源配置,为游客提供更好的服务。
关键词
旅游移动模式
社交媒体
地理大数据
LCF模型
Keywords
tourism movement pattern
social media
geographic big data
LCF model
分类号
G206 [文化科学—传播学]
F592.7 [经济管理—旅游管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于社交媒体数据的旅游移动模式提取
孙奇
张毅
赵鹏飞
吴梦彤
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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