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浙江省县域旅游经济增长的空间溢出效应 总被引：2，自引：1，他引：2
论文以浙江省65个县域单元为例,综合运用探索性空间数据分析和空间杜宾模型,实证了2004—2016年浙江省县域旅游经济增长及其影响因素的空间溢出效应。结果表明:① 研究期内浙江省县域旅游经济整体表现出较强的空间依赖性,局部空间关联类型以高—高和低—低集聚为主,高—高集聚区主要位于中心市区,低—低集聚区主要位于浙西和浙南等地。旅游经济增长的空间自相关性表明考察其演化路径时不可忽视空间效应的存在。② 浙江省县域入境和国内旅游经济增长均存在显著的空间溢出效应,本地入境和国内旅游经济每增长1%,将会带动邻近县域入境和国内旅游经济分别增长0.192%和0.249%。经济发展水平、旅游资源禀赋、旅游基础设施和区位交通条件等均具有显著的空间溢出效应,忽视旅游经济增长的空间效应,将会高估这些因素的作用强度。③ 驱动旅游经济增长的各影响因素的作用强度和影响路径存在显著差异,未来应充分关注入境和国内旅游经济增长的空间依赖特征,将驱动旅游经济增长的各因素齐抓并举,方可实现县域旅游经济的高质量发展。 相似文献
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当前“双循环”新发展格局下,酒店业迎来发展新机遇。本研究选取夫子庙（历史人文街区）和新街口（城市商业中心）2个环境差异明显的地区作为案例地,以携程旅行网上12家酒店文本作为数据来源,建构CNN-BiLSTM-ATT相结合的深度学习模型,探究游客酒店双因素体验特征,并对其差异机制进行分析。结果表明：(1) CNN-BiLSTM-ATT相结合的深度学习方法为酒店体验研究提供了一个系统的理论框架,可以深入挖掘游客酒店体验特征及其差异机制;(2)不同环境差异下的游客酒店双因素体验具有较大差异。游客夫子庙酒店激励体验涉及区位地标、餐饮体验等要素;游客新街口酒店激励体验涉及娱乐体验、酒店氛围等要素。游客夫子庙酒店保健体验涉及停车设施、客房面积等要素;游客新街口酒店保健体验涉及电梯设施、停车设施等要素;(3)游客酒店双因素体验机制存在差异。游客酒店激励体验多与区位地标、娱乐体验等外部要素有关,保健体验多与客房面积、客房隔音等内部要素有关。本研究拓展了深度学习在游客体验研究中的应用,为酒店韧性建设与高质量发展提供参考。 相似文献
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基于机器学习的南京市旅游地个性及其文化景观表征 总被引：3，自引：0，他引：3
旅游地具有物质和精神双重属性。鉴于旅游地精神属性在量化表达和测量方面的困难,以往旅游地研究较少涉及。旅游地个性概念的提出为旅游地精神属性研究打开了思路。由于开展时间不长,当前旅游地个性研究大多基于营销学中的品牌个性研究思路展开,缺乏对地方适用性的考量,且尚未深入到对个性表征形式及表征机制的探讨。基于此,从地理学视角出发,选取城市旅游地作为研究对象,着眼地方特性,系统构建城市旅游地个性量表,在此基础上,开展针对案例地城市南京的个性测量和分析,并以城市文化景观作为表征媒介,深入探究城市旅游地个性的景观表征形式及表征机制。研究发现：城市旅游地个性主要包含态度、气质、性格、能力四大特征;城市文化景观是城市旅游地个性的重要表征媒介,包含现代空间景观、传统空间景观、生态景观、生活景观、社会景观五大维度;以上景观维度及其所辖景观元素在表征城市旅游地个性方面发挥不同作用。研究过程及结论为包括旅游地在内的地方精神属性研究提供了一种概念框架和方法体系,是对精神层面人地关系认识上的丰富。机器学习这一智能化探索型数据分析手段的运用为处理地理学中普遍存在的高维非线性噪声数据提供了有力的方法支撑。 相似文献
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中国入境旅游需求预测的神经网络集成模型研究 总被引：4，自引：1，他引：3
对入境旅游需求进行科学合理的预测直接关系到中国入境旅游发展战略的制定和实施,具有积极的现实意义。目前,BP神经网络作为一种常见的传统机器学习方法,被广泛用于旅游需求预测建模。然而,由于BP神经网络存在诸如易过配、参数设置难、获得全局最优解难等局限,在实际应用中表现极不稳定。有鉴于此,拟将BP神经网络和集成学习技术相结合,构建入境旅游需求预测的神经网络集成模型,并对美国、英国、澳大利亚3个客源国近20 a来的入境游客量数据进行验证分析。结果表明,神经网络集成有效克服了单个BP神经网络在小规模数据集上的局限性,获得了比包括BP神经网络在内的传统机器学习技术和传统统计方法更为准确的预测结果,这有利于更加准确地把握中国入境旅游市场需求。 相似文献
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城市旅游综合竞争力评价模型建构与实证研究——以长三角地区16个城市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的城市旅游综合竞争力评价体系过度强调旅游发展环境和旅游发展业绩,已无法满足旅游发展转型、旅游政策改革、产业提档升级的战略需要。创新性地提出了适应当前转型发展需要的城市旅游综合竞争力评价模型。指标突出强调城市旅游的发展力和创新力,包括城市旅游发展环境、城市旅游发展要素、城市旅游发展业绩和城市旅游发展潜力4个方面。以长三角地区16个地市为例,运用主客观组合赋权方法进行实证分析,与由传统模型得出的结果具有相对一致性和部分差异性,证实了评价模型的可操作性及在新形势旅游发展背景下的指导价值。 相似文献
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通过对国内外旅游地地方依恋文献资料的梳理,发现研究主要集中在对旅游地地方依恋的概念界定、影响因素、形成机制及影响效应等方面;在方法上,定量研究明显多于定性研究;其理论体系、影响机理及应用领域仍有待深入探讨。国外对旅游地地方依恋研究比国内起步早,主题更为丰富,且在时间与空间尺度均有涉及;今后国内相关研究应注重对旅游地地方依恋的理论体系构建、影响机理剖析及深入挖掘应用领域等方面的探讨,同时还应考虑旅游地的独特性和典型性,兼顾时空尺度对研究可能产生的影响,综合运用定性和定量方法,结合具有中国不同地域文化特质的各类对象,以体现旅游地地方依恋研究的时代性、历史性及动态性。 相似文献
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信息化时代下,网络信息的强势介入为旅游人地关系赋予了新的内涵、特征和形式。基于此,提出旅游地理学视域下的三元空间概念。该三元空间由人、地、信息组合而成,各子空间相互关联、相互作用、动态响应,由此形成一个庞大的动态复合系统。在对三元空间概念框架、交互作用及协同响应模式系统阐释的基础上,旅游地三元空间交互理论模型建构而成。由此,二维视角下的旅游人地关系被延展到了立体的三元空间,一种信息要素介入下的新型人地链接关系和交互形态得以有效揭示。三元空间交互理论的提出为探究信息时代下的旅游人地关系提供了一种新的、系统化的思维模式,研究结果可为协调旅游人地关系,实现旅游人地融合、共生、可持续发展提供可行途径。 相似文献
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基于大数据分析的城市旅游地网络结构特征及其演化模式——以新浪微博签到数据为例 总被引：1，自引：0，他引：1
流动性表征了旅游地域系统要素间的内在关系,深刻影响着旅游地域网络结构的演变过程和方向。借助新浪微博爬虫技术,探讨了城市旅游地的网络结构特征,测度了旅游地节点的对外联系强度,提炼了复杂网络结构的演化模式。结果表明：① 从旅游地的等级结构来看,形成了以北京和上海为核心的全国性中心城市,核心城市凭借自身的旅游集聚和吸引功能,扩大了对周边城市的旅游影响,网络化的复杂程度逐步加深。② 从旅游地节点的层级结构来看,复杂化网络形态愈加明显,旅游地节点呈现明显的点状式分布态势,以北京、上海、广州为核心的旅游地域网络结构基本形成。③ 通过对比网络演化的过程表明,单中心发育模式由在一定时期内占据主导,逐渐转向以北京、上海、广州为核心的多地域、多中心的发展模式,核心城市的主导地位更加突显。与此同时,以成都和重庆为中心的区域性双核心空间结构发育模式表现突出,形成了以多中心发育模式和区域性双核心结构模式共存的局面。以上研究无疑为新流动性范式下重新认知和揭示复杂旅游网络体系特征及其对节点、网络、结构、空间的互动关系的深刻解读,提供了一次有益的理论尝试。 相似文献
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