上海市旅游流网络特征分析
旅华美国旅游流地理分布和网络结构特征研究
呈上升趋势。但是 ， 旅华美 国市场 自２ ０ ０ ２年突破百万人 大关后 ， 年绝 对 增 长量 和 年增 长 率 一 直 比较 缓 慢 。
２ ０ １ １ 年美 国 出 国旅 游 人 数 达 ５ ８ ５ ０万 人 次 ， 占美 国总 人 口的 １ ９ ％， 是 同期 俄 罗 斯 出境 旅 游 人 数 的 １ ． ５倍 、 日本 出境 旅 游人 数 的 ３ ． ４倍 、 韩 国出境旅 游人 数 的 ４ ． ６倍
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 １ １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“ 核心一 边缘” 结构 ， 网络 密度低 ， 其 中核心 节点 ｌ １个，
反 映 出来 的特征 基 本 一 致 ， 说 明 调 查 样 本 具 有 典 型 性 和 代 表 性 。需 要 说 明 的是 ， 本 研究没有 直接采用 《 入 境 游
理… 、 旅 游 危 机 事 件／ 特 殊 事 件 的 影 响 ” 、 市 场 营
美 国是世 界 出 游大 国 ， 年 出 国旅 游 人 次 数 在 全 世 界 排名 第 三 ， 仅 次 于 德 国和 英 国 ， 国 际 旅 游 支 出居 世 界 首 位” 。 同时 ， 美 国也 是 我 国 第 一 大 远 程 客 源 国 ， 自１ ９ ８ ０ 年 以来 一 直位 于 我 国入 境 旅 游 客 源 国 的前 ４位 ， 在 我
角度分析 了旅华美 国旅游流的流动特征 ； 利用 Ｃ ｏ ｒ ｅ ｌ ｄ ｒ ａ ｗ 软件绘制 了旅华美 国旅游流空间分布图 ， 对其空 间分布
基于时空特征的旅游景区游客流量预测研究
基于时空特征的旅游景区游客流量预测研究一、引言旅游景区是吸引众多游客的热门场所，对于景区管理部门来说，准确预测游客流量能够有效提高景区的管理和运营效率。
近年来，基于时空特征的旅游景区游客流量预测正逐渐成为研究的热点。
本文将深入探讨基于时空特征的旅游景区游客流量预测研究。
二、时空特征的解释与提取时空特征是指在时间和空间上的变化规律和特性。
对于旅游景区的游客流量预测研究，需要考虑时空特征的影响因素。
首先，时间特征包括每日、每周、每月和每年的变化趋势，游客流量往往受到季节、节假日和天气等因素的影响。
其次，空间特征包括景区内不同区域的游客分布情况，可能存在一些热门景点或者独特的游览路线。
为了提取时空特征，可以运用数据挖掘和机器学习的方法。
通过历史的游客流量数据和相关的时间、空间因素数据，可以建立一个预测模型，从而预测未来的游客流量。
有时候还需要考虑其他因素，比如宣传活动和旅游政策的影响。
三、基于时空特征的旅游景区游客流量预测方法基于时空特征的旅游景区游客流量预测方法可以分为两个步骤：特征提取和预测模型构建。
首先，通过对历史数据的分析，提取出相关的时空特征，比如时间因素、天气因素、宣传活动因素以及空间因素等。
其次，利用这些特征建立预测模型，可以使用传统的统计模型，如ARIMA模型、回归模型等，也可以使用机器学习算法，如神经网络、决策树等。
在特征提取阶段，可以利用时间序列分析方法，分析历史数据的周期性和趋势性。
同时，还可以利用聚类算法，将景区内不同区域的游客进行分类，找到热门景点和游览路线。
在预测模型构建阶段，可以根据特征的重要性和相关性，选择适合的算法。
同时，还可以利用交叉验证和模型评估方法，评估模型的预测效果。
四、时空特征的应用案例基于时空特征的旅游景区游客流量预测已经得到了广泛应用。
以某著名景区为例，利用时间序列分析和神经网络模型，对每天的游客流量进行了预测。
根据历史数据的分析，发现该景区在周末和节假日的游客流量较高，在冷季节的游客流量较低。
智慧旅游游客中心人流统计监控方案
旅游信息化程度提高
旅游信息化程度不断提高，为智慧旅游的 发展提供了有力支持。
游客需求多样化
游客对旅游体验的需求日益多样化，需要 更加智能化、个性化的服务。
游客中心人流统计监控需求
人流统计
对游客中心的人流量进行 实时统计，为景区管理提
行为模式识别
通过分析游客的行为数据，识别出游客的行 为模式和偏好。
数据分析与挖掘应用
游客流量分析
实时监测游客流量，分析游客流 量变化趋势和规律。
01
游客行为分析
02 通过对游客的行为数据进行分析 ，了解游客在景区内的活动轨迹 、停留时间和消费情况等。
景区优化建议
根据数据分析结果，为景区提供
优化建议，如调整游览路线、改
需求调研与分析
明确项目目标，收集相关数据 ，分析游客中心人流统计监控 需求。
系统集成与测试
将各个子系统集成到一起，进 行系统测试，确保系统的稳定 性和可靠性。
全面推广
在试点项目取得成功后，制定 全面推广计划，逐步将系统推 广到其他游客中心。
项目推广计划与预期成果展示
推广计划 制定详细的推广计划，包括目标 客户、推广渠道、推广时间表等 。
每月统计报表
自动生成每月的游客中心人流统计报表，包括月游客数量、流量 、停留时间等数据。
人流预警与预测功能
人流预警
根据历史数据和预测模型，当游 客数量接近或达到预设阈值时， 系统自动预警提示，提醒管理人 员采取应对措施。
人流预测
根据历史数据和人工智能算法， 对未来游客数量进行预测，为管 理部门提供决策参考。
3
实时数据分析
通过实时数据展示和分析，帮助管理人员更好地 了解游客中心的运营情况，为决策提供数据支持 。
上海世博会旅游者空间扩散网络分析
［ 摘
要】 文 章 运 用 社 会 网络 分 析 方 法 ， 以长三 角 １ ６个地 级
主要 集 中空 间距离 较 近 的沪 、 苏、 浙 ３个 省 市 ， 累计 客 流百分 比为 ５ ４ ． ９ ３ ％ 。世 博 会旅 游 者 的空 间行 为 模式 主要 是直 游式 ， 旅行 行 为 具 有 明 确 的世 博 会 目 的地 指 向性 。经 调查 ， ２ ６ ． ３ ％ 的世 博 会 旅 游 者 去 了 上海 以外 的城 市旅 行 ， 这部 分 旅 游 者 的二 级 目的 地
晋峰 等分 析 了京 沪 入境旅 游 流 网络结 构 特征 … ， 周
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ蓓 分 析 了 四 川 省 航 空 旅 游 网 络 结 构 特 征 。 本 文
［ 关键 词 ］ 客 流 网络 ； 社 会 网络 分 析 ； 上 海世 博 会 ； 长三角
区域
［ 中图分类号 ］ Ｆ ５ ９
运用社 会 网络 分析 方法 ， 以长 三角 区域 １ ６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 了 评价 ， 分析 了每 个 城 市 集 聚 、 中转 和 扩 散 客 流 的能 力， 以期 为 类 似 事 件 旅 游 的 筹 办 和 举 办 、 规 划 和 管
１ ４～ ２ １日， 在世博园区内发放调查问卷， 调 查 旅 游 者 的基本 情 况 ， 本 次 旅 游 行程 中参 观 世 博会 之 前 依 次 游览 了 哪些城 市 ， 参 观 完世 博 会 将 要 依 次 游览 哪 些 城市 ， 以 及 对 长 三 角 区 域 的 城 市 旅 游 感 知情 况 。 另 一部分 客 流数 据是 通 过 携 程 网 、 同程 网 和蚂 蜂 窝
上海市虹口区旅游客群消费偏好
餐饮消费水平评估
人均消费
虹口区餐饮人均消费水平较高，主要 与中高档餐厅和特色小吃店的价格有 关。
菜系价格差异
不同菜系的餐饮价格存在一定差异， 如西餐和日料价格相对较高，而本帮 菜和川菜价格相对亲民。
就餐场所价格对比
中高档餐厅的价格明显高于快餐店和 街边摊贩，但提供的菜品和服务质量 也更高。
移动端预订便捷性受青睐
移动端预订的便捷性使得越来越多的客群选择通过手机APP或微信公众号进行预订。
入住体验关注点多样化
客群在入住体验方面关注的点越来越多样化，包括房间卫生、床品舒适度、设施完善度、 服务态度等多个方面。同时，对于个性化服务和定制化体验的需求也在逐渐增加。
05 购物娱乐消费偏好分析
购物场所类型及时尚品牌关注度调查
上海市虹口区旅游客 群消费偏好
目录
• 虹口区旅游市场概况 • 旅游客群特征分析 • 餐饮消费偏好分析 • 住宿消费偏好分析 • 购物娱乐消费偏好分析 • 交通出行方式选择及影响因素研究 • 总结与建议
01 虹口区旅游市场概况
地理位置与旅游资源
地理位置
虹口区位于上海市中心城区东北部，黄浦江与苏州河交汇处，与黄浦区、静安 区、宝山区等相邻。
03 餐饮消费偏好分析
菜系选择及受欢迎程度排名
A
本帮菜
作为上海地方特色菜系，本帮菜以其独特的口 味和丰富的菜品深受游客喜爱。
川菜
川菜馆在虹口区分布广泛，其麻辣、鲜香 的口味吸引了大量食客。
B
C
西餐
随着国际化程度的提高，西餐在虹口区也逐 渐受到欢迎，特别是年轻人群体。
其他菜系
包括粤菜、日料、韩餐等，虽然受欢迎程度 略逊于前三者，但也有一定的市场需求。
粤人版八年级上册地理期末综合复习 专题12 交通运输业(解析版)
粤人版八年级上册地理专题12 交通运输业知识梳理1、交通运输也具有先行发展的特征。
2、交通线路总长度、运输工具的数量均有大幅度增长，交通干线向内地和边疆逐渐延伸，交通网络基本形成，运输能力不断提高。
3、在图上找出青藏、川藏、新藏、滇藏等公路和兰新、成昆、北疆、青藏的铁路。
4、现代化的交通运输方式主要有铁路、公路、水路、航空和管道运输。
中国铁路的地位尤为突出。
中国已形成以北京为中心的全国铁路网。
南北向的铁路有：京哈线、京沪线、京九线、京广线、太焦线-焦柳线、宝成-成昆线等；东西向的有：滨洲线-滨绥线、京包线-包兰线、陇海线-兰新线、沪昆线等。
综合性的交通运输枢纽有：北京、上海、郑州、武汉、广州等。
5、铁路运输速度快，运载量较大，运价较低，适宜于长距离运送客、货的现代化运输方式。
公路运输机动灵活，速度较快，适应性强，可以满足“门对门”的服务要求，把客、货直接运到目的地，是短途运输的主要方式。
水路运输主要包括内河运输和海洋运输两大类。
水路运输的优点是运载量大、投资省、运价低，缺点是速度慢、受到自然条件的限制。
是一种适宜运输量大、距离长、时效性不很强的大宗货物运输方式。
海洋运输又分为沿海航线和远洋航线，沿海航线是联系中国南北的海运干线。
航空运输具有速度快、舒适、安全等优点。
航空运输发展水平的高低，是衡量一个国家交通运输现代化程度的重要标志。
管道运输是适宜运输液体和气体等物资的一种现代化运输方式。
它的优点是运量大、运价低、损耗少、安全可靠、连续性强、管理方便等，但也有设备投资大、灵活性差等缺点。
6、人们出行或运输货物，要根据各种交通运输方式的特点，以及路途的远近和具体要求，来选择最佳的交通运输方式。
综合练习一．选择题（共12小题）1．经济发展的“先行官”（）A．农业B．工业C．商业D．交通运输【分析】现代化的交通运输方式主要有铁路、公路、水路、航空和管道运输。
经过长期的不懈努力，中国初步形成了由这些交通运输方式组成的现代化交通运输网络体系。
基于网络语义分析的朱家角古镇公众感知分析
结合段进行厂内焊接，焊缝均为平焊和
品的识别标记，下道工序施工者应负责
记录），对检验状态不明者不施工，并向
陈俊明,杜操,李施展,等 . 秭归长江公路
大桥钢箱桁架推力拱合龙测量关键技术
方法，在胎架上多次翻身的方法，对拱梁
在总装、涂装过程中注意保护好产
周云岗,洪慧卿,鄢余文 . 大跨径钢箱系杆
家角古镇的中心词汇，所有的评论都由
日常活动提供了便利，也为各类景点注
文章探究了大量来自社交媒体（点
入新的活力，于是出现了“网红”景点。
评网站、旅游网站、社交平台等）基于朱
在社交平台分享各类旅游景点的游览体
家角古镇一定时间内的评价数据，通过
验及评论，也影响着即将计划出行的人
网络文本分析法，对文本的具体内容进
词频统计
其中放生桥为朱家角古镇著名的石拱
1
古镇
2361
26
游客
168
桥，已有约 500 年历史；大清邮局始建于
2
朱家角
1661
27
上海市
167
20 世纪初，为二层小楼建筑，现一楼仍
3
上海
956
28
文化
166
在运营中，布置为古色古香的历史风貌，
4
江南
748
29
粽子
165
置有邮柜、邮橱等，二楼布置为关于古代
共 计 3089 条 评 论 数 据 。 通 过 ROST
景观资源、古镇运营与管理、公众感知体
化发展规划中，朱家角古镇地处长三角
Content Mining 软件进行数据初筛，去
验。基于以上指标，对朱家角古镇网络
第9章_旅游流
旅游流定义界定
经过分析，我们认为狭义的观点更为 贴切。
首先，从学科属性角度来讲，任何一
门学科的研究对象和内容都有一定的 学科界限和范围。如果内容过于广泛 ，研究就不能抓住事物的核心，并丧 失其学科特性。
其次，其它事物的流动大都是由旅游
者流的运动引起的，随着旅游者流的
运动而运动，其规律高度一致。
文献来源 2012年04月20日10:30 来源：搜狐旅游 作者：中国旅游研究院： 蒋依依 马仪亮 杨劲松
2010年与2011年中国内地受访出境游客出行目的分布
旅游研究院的调查显示，多次出境旅游的游客比例已上升到接近40%。随着 出境经验的不断丰富，中国游客对旅游产品的选择逐渐趋于成熟与理性。去香 港红磡听演唱会，到瑞士阿尔卑斯山滑雪，去肯尼亚追逐动物迁徙，甚至到 韩国美容，各种类型的深度游、主题游，正在成为很多中国游客，特别是年青 一代中国游客的选择。
2011年前十位目的地国家及地区
尽管处于签证、费用、语言环境等多种因素影响，大多数中国游客仍然选择了 中国香港、中国澳门、中国台湾、日本、韩国与东南亚等周边目的地，但中长线 出境旅游作为中国出境旅游的高端市场，表现出较大的增长潜力。2011年，前往 美洲、欧洲、大洋洲与非洲等中长线目的地的游客占据了出国游客总数的三分之 一，其中赴非洲游客的增长接近40%。
旅游流形成的心理学解释的理论基础为 推拉理论,通常用来解释旅游流形成的内在 驱动机制。
推拉 理论
Muzaffer等对“推力”因素和“拉力”因 素赋予了较为明确的含义,即所谓“推力” 因素是指旅游者个体内心深处无形的、内 在的旅游需求;“拉力”因素是指某一特 定旅游目的地和有形的吸引物对旅游者的 吸引使其离开居住地到目的地旅游的作用 力。 应用“推拉”动机模型中的“推力”因素 可以解释人们为什么要出游,“拉力”因素 则经常用于解释人们为什么选择某个旅游 地而非其他旅游地。
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上海市旅游流网络特征分析作者：殷晶
来源：《旅游纵览·行业版》2020年第02期
本文以上海市的16个辖区为研究范围，建立上海市旅游流网络模型，借鉴社会网络分析的评价方法，对其进行分析，得出以下结论：上海市旅游流网络密度为0.275，中介中心势达39.13%，可见上海旅游流网络仍处于初级发展阶段，尚待实现均衡发展。
上海市各个辖区对游客的吸引力呈现“核心分布，圈层状扩散”的特点，黄浦区和浦东新区是核心节点，徐汇区为次
级核心节点，静安、虹口、杨浦、普陀、青浦、松江、闵行为普通节点，嘉定、金山、崇明、长宁、宝山为边缘节点，奉贤是孤立节点。
引言
广义的旅游流，指在客源地与目的地之间，或目的地与目的地之间不断进行集聚与扩散的流集合。
其中，旅游客流是主体，资金流、信息流、物质流、能量流和文化流是伴生辅助流。
狭义的旅游流，专指旅游客流，即游客在旅游空间内的迁移现象。
本文讨论的旅游流指狭义的旅游流，即旅游客流。
关于旅游流的研究主要集中在两个方面，一部分学者致力于研究旅游流运动的流向和流动路径，一部分学者从旅游流的角度入手来研究旅游目的地的空间结构。
社会网络分析作为新经济社会学中重要的研究方法，是在美国社会心理学家莫雷诺提出的社会测量法基础上发展起来的，用来研究行动者彼此之间的联系。
现今，社会网络分析方法已由早期的单一研究方法延伸为一种适合各类学科利用的理论框架，形成综合性较强的行为科学。
一、研究内容与方法
上海旅游资源丰富，地理位置优越，这座历史名城既充满着现代化气息，又不缺乏传统色彩，为旅游者提供了多样化的选择。
本文从百度旅游、携程这两大知名在线旅游网站上发布的游记入手，收集了2018年1月-2018年12月所有访沪游客的旅游游记。
通过筛选与分析，共得到有效游记301篇。
将旅游流流经的景点位置进行对应整理，可以得到旅游流在上海各个区之间的扩散方向。
基于以上调研数据，将上海市的16个辖区作为网络节点，研究旅游流在这些节点之间的交叉流动。
在社会网络理论的指导下，通过UCINET 6.0软件的使用形成旅游流网络图，如图1所示。
根据社会网络理论中提取的相关指标进行测算，从游流网络的节点角色分析、节点之间的关联以及整体网络的发展状态3个方面进行研究。
二、旅游流网络的整体特征分析
旅游流网络的整体特征主要通过网络密度、程度中心势力和中介中心势3个指标进行衡量。
上海市旅游流网络规模为16个节点，在理想状态下，这些节点之间最大可能发生的连接数量为240个。
实际观察到的网络密度为0.275，表示在整个网络中实际发生的连接数为66个。
通过网络密度数据（如表1所示），可以看出上海市各辖区之间的旅游流联系不紧密，相互之间的影响较小，整体的区域网络功能有待完善。
内向和外向程度中心势分别为56.00%和63.11%，数值相对较高，说明网络中存在一定的不均衡性，且内外向程度中心势的数值有一定差异，说明网络整体的对外扩散能力要优于对内的引流能力。
中介中心势为39.13%，表明旅
游网络中较多的旅游节点通过核心旅游节点发生联结，核心节点掌控主要旅游流方向，中介者身份作用显著。
三、旅游流网络的节点关系分析
旅游流在上海市单个辖区内扩散的流量共有166条，到达节点15个，仅有长宁1个辖区没有单目的地扩散的旅游流。
其中，浦东名列第一，在浦东单一区域内流动的旅游线路流量达到68条，占该类型线路流量的40.96%。
黄浦区排在第二，单区域扩散路线达到44条。
徐汇区排在第三，单区域扩散路线为10条，其他区内单一扩散的线路均在10条以下。
旅游流在上海市在多区域内扩散的线路有135条。
多区域扩散线路中的节点特征，主要通过程度中心性、亲近中心性和中心介性3个指标进行衡，具体如表2所示，通过测算，上海市16个节点中，有15个节点之间存在双向的旅游流输入和输出联系，仅有一个节点奉贤的节点外向度与内向度均为0，不具备旅游流输出及输入能力。
各旅游节点程度中心性指标差异较大，呈现明显等级性。
上海市的16个辖区，平均每个节点与4.125个其他节点存在着旅游流集聚与辐射关系，平均每个节点充当中介者的次数是4.643次。
其中，黄浦区的中介中心性高达41.325，数值远远超过排在第二位的浦东新区，可见黄浦区是旅游流重要的中转区域，中介功能较强。
闵行、宝山、嘉定、金山和奉贤这几个区域的中介中心性值为零，说明这几个节点在旅游流网络中没有充当过中介者的身份。
外向和内向亲近性均值分别是35.554和35.549，整体网络的对外扩散能力和对内引流能力相对均衡，但是数值显示节点之间通过旅游流发生的关联不够紧密，相对比较松散。
在综合考虑单区域扩散能力、输出能力、引入能力和中介能力的基础上，设置适宜的权重，测算各个旅游节点城市的综合能力。
通过综合能力指标的计算，我们可以把上海市的16个辖区分为“核心节点”“重要节点”“普通节点”“边缘节点”和“孤立节点”5个等级，从而确定各节点在整个上海市旅游流网络中的地位与角色。
通过数据分析，可以得到旅游流网络中的核心节点有两个，分别是黄浦区和浦东新区，这两个节点的核心地位相当突出。
黄浦和浦东是很多游客在上海市内单个辖区内进行旅游的首选辖区。
同时，在多区域流动的旅游流中，这两个区的旅游流输入能力、输出能力、中转能力都较强。
徐汇则是旅游流网络中的重要节点，单区域扩散能力和节点中介能力较强。
青浦、杨浦、普陀、松江、静安、虹口、闵行是旅游流网络中的普通节点，单区域扩散能力、中介能力、输入和输出能力均较为一般。
嘉定、金山、崇明、长宁、宝山依然为旅游流流经的边缘节点，旅游流的输入和输出能力都相对较弱，只能作为旅游网络中的边缘节点存在。
奉贤是孤立节点，独立于上海市旅游流网络之外，仅有3条旅游流在奉贤单个辖区内流动，没有节点与奉贤之间出现旅游流的集聚和擴散。
四、结语
（1）上海市旅游流网络密度为0.275，中介中心势达39.13%。
从一定程度上反映了上海市旅游流网络仍处于初级发展阶段，网络能级水平较低，因此要加快上海市各辖区内的旅游建设，实现上海市旅游业的均衡发展。
（2）上海市各个辖区对游客的吸引力呈现“核心分布，圈层状扩散”的特点。
其中，黄浦和浦东是访沪游客的核心区域，地位超然;徐汇对访沪游客的吸引力也较大;青浦、杨浦、普陀、松江、静安、虹口、闵行是旅游流网络中的普通节点;嘉定、金山、崇明、长宁、宝山为边缘节点，对访沪游客的吸引力较小;奉贤是孤立节点，仅有部分旅游流在奉贤区内单区域扩散，但不能承担旅游流的集聚和扩散。
（作者单位：上海杉达学院）。