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数字时代旅游古镇线上线下热度特征及其转化机制——以丽江大研古镇为例
被引量：
1
1
作者
陈笑葵
毛志睿
+1 位作者
易纯
高钰桔
《热带地理》
北大核心
2025年第7期1189-1200,共12页
文章以丽江大研古镇为例,借助多源数据和多元空间分析方法,剖析其线上线下游客集聚热度特征及转化机制,结果表明:1)大研古镇线上线下热度的空间关联程度高、整体分布极不均衡,线上热度排名前10%的空间单元汇聚了超过90%的浏览量与签到量...
文章以丽江大研古镇为例,借助多源数据和多元空间分析方法,剖析其线上线下游客集聚热度特征及转化机制,结果表明:1)大研古镇线上线下热度的空间关联程度高、整体分布极不均衡,线上热度排名前10%的空间单元汇聚了超过90%的浏览量与签到量,呈现幂律衰减特征。线下热度排名前10%的空间单元汇聚了超过33.6%的总游客量,呈现以四方街为核心向外围递减的“核心—边缘”格局。2)游客集聚行为是线上线下环境共同作用的结果,游客移动行为、数字内容打卡行为和数字内容浏览行为之间形成正向促进效应。3)旅游古镇在注意力经济的影响下,通过数字媒介流量传播实现线上线下热度的转化。在这一过程中,地方特色资源通过游客的打卡行为转化为数字内容,高质量数字内容通过媒介传播实现注意力资本的积累,从而吸引游客移动与消费行为的集聚,塑造出新的“网红打卡地”。
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关键词
旅游者行为
虚实空间交互
网红打卡点
旅游古镇
数字媒介
注意力经济学
丽江大研古镇
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职称材料
基于时空图卷积网络的瓦斯体积分数预警效果研究
被引量：
1
2
作者
高翼飞
张晓航
+2 位作者
畅明
葛帅帅
陈伟
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期58-64,共7页
为了提升瓦斯体积分数预警效果,提出1种融合时空特征的瓦斯体积分数预警模型(STGCN),以图神经网络作为基本框架对同一工作面多传感器进行统一的训练和推断,并通过图卷积的方式捕捉瓦斯体积分数数据的时空特征。在此基础上,提出瓦斯体积...
为了提升瓦斯体积分数预警效果,提出1种融合时空特征的瓦斯体积分数预警模型(STGCN),以图神经网络作为基本框架对同一工作面多传感器进行统一的训练和推断,并通过图卷积的方式捕捉瓦斯体积分数数据的时空特征。在此基础上,提出瓦斯体积分数分级预警方法,将预测扩展为分级预警。研究结果表明:STGCN在瓦斯体积分数预测和预警任务上取得更好的准确率和效率。研究结果可为矿井瓦斯灾害防治提供参考。
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关键词
瓦斯体积分数预警
图卷积网络
时空数据
可学习矩阵
分级预警方法
煤矿安全
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职称材料
题名
数字时代旅游古镇线上线下热度特征及其转化机制——以丽江大研古镇为例
被引量：
1
1
作者
陈笑葵
毛志睿
易纯
高钰桔
机构
湖南城市
学院
建筑与城市规划
学院
数字化城乡空间规划关键
技术
湖南省重点实验室
昆明理工
大学
建筑与城市规划
学院
运城
职业
技术
大学
信息
技术
与
应用
创新
学院
出处
《热带地理》
北大核心
2025年第7期1189-1200,共12页
基金
国家自然科学基金(52168004)
湖南省教育厅科学研究项目(24C0461)。
文摘
文章以丽江大研古镇为例,借助多源数据和多元空间分析方法,剖析其线上线下游客集聚热度特征及转化机制,结果表明:1)大研古镇线上线下热度的空间关联程度高、整体分布极不均衡,线上热度排名前10%的空间单元汇聚了超过90%的浏览量与签到量,呈现幂律衰减特征。线下热度排名前10%的空间单元汇聚了超过33.6%的总游客量,呈现以四方街为核心向外围递减的“核心—边缘”格局。2)游客集聚行为是线上线下环境共同作用的结果,游客移动行为、数字内容打卡行为和数字内容浏览行为之间形成正向促进效应。3)旅游古镇在注意力经济的影响下,通过数字媒介流量传播实现线上线下热度的转化。在这一过程中,地方特色资源通过游客的打卡行为转化为数字内容,高质量数字内容通过媒介传播实现注意力资本的积累,从而吸引游客移动与消费行为的集聚,塑造出新的“网红打卡地”。
关键词
旅游者行为
虚实空间交互
网红打卡点
旅游古镇
数字媒介
注意力经济学
丽江大研古镇
Keywords
tourist behavior
physical-virtual space interaction
viral photo spots
historic tourism town
digital media
attention economics
Dayan Old Town,Lijiang
分类号
F590 [经济管理—旅游管理]
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职称材料
题名
基于时空图卷积网络的瓦斯体积分数预警效果研究
被引量：
1
2
作者
高翼飞
张晓航
畅明
葛帅帅
陈伟
机构
北京邮电
大学
经济管理
学院
运城职业技术大学信息技术应用创新学院
运城
职业
技术
大学
继续教育
学院
运城
职业
技术
大学
建筑工程
学院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期58-64,共7页
基金
国家自然科学基金项目(72271034)
北京邮电大学博士研究生创新基金项目(CX2021132)。
文摘
为了提升瓦斯体积分数预警效果,提出1种融合时空特征的瓦斯体积分数预警模型(STGCN),以图神经网络作为基本框架对同一工作面多传感器进行统一的训练和推断,并通过图卷积的方式捕捉瓦斯体积分数数据的时空特征。在此基础上,提出瓦斯体积分数分级预警方法,将预测扩展为分级预警。研究结果表明:STGCN在瓦斯体积分数预测和预警任务上取得更好的准确率和效率。研究结果可为矿井瓦斯灾害防治提供参考。
关键词
瓦斯体积分数预警
图卷积网络
时空数据
可学习矩阵
分级预警方法
煤矿安全
Keywords
gas volume fraction early-warning
graph convolutional network
spatial-temporal data
learnable matrix
grading early-warning method
coal mine safety
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数字时代旅游古镇线上线下热度特征及其转化机制——以丽江大研古镇为例
陈笑葵
毛志睿
易纯
高钰桔
《热带地理》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于时空图卷积网络的瓦斯体积分数预警效果研究
高翼飞
张晓航
畅明
葛帅帅
陈伟
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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