基于微博大数据的西安国内游客日内时间分布模式研究

发布时间：2017-09-20 10:25

  本文关键词：基于微博大数据的西安国内游客日内时间分布模式研究

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【摘要】：移动互联网的迅速发展与大数据时代的到来为研究不同尺度的游客时间行为提供了可能。本文以西安为案例地,基于游客生成的大规模微博签到数据研究国内游客的日内时间分布模式。研究表明:1国内游客与日常用户的分时签到规律存在明显的差异;2游客在重要旅游节点的日内时间分布模式可分为"多峰波动型"、"日间活跃型"和"夜间活跃型";3客流的时间分布模式与空间特征具有较强的对应关系;4空间与活动的叠加是形成游客时间分布模式的重要作用机制。
【作者单位】： 南京大学建筑与城市规划学院;陕西师范大学旅游与环境学院;
【关键词】： 国内游客 日内时间分布模式 微博签到数据 西安市
【基金】：国家自然科学基金项目(41401639,41571135)
【分类号】：F592.7
【正文快照】： 1引言游客在时间维度分布的差异性是旅游业界和学界熟知的现象。从时间尺度来讲,旅游客流的时间变化规律主要可以通过长期年际变化、年内季节/月度变化、周内变化和日内变化等标准进行测度。其中,日内变化规律是指游客在一天的不同时段内形成的差异化分布规律,是旅游流研究的

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本文编号：887509