基于社交媒体数据的旅游移动模式提取

• 作者: 孙奇 张毅 赵鹏飞 吴梦彤
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 关键词: 旅游移动模式 社交媒体 地理大数据 LCF模型
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 页码范围: 885-893
• 页数: 9页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2021.063

摘要

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.