摘要
旅游景区的高效管理和旅游市场的可持续发展，需要高质量的游客感知信息提供决策支持。Web2.0 时代，由社交媒体用户产生的众源地理数据快速积累，其构成的地理时空大数据可以提供游客的真实旅游行为和旅游活动信息。本文将众源地理数据应用于旅游管理领域，作为传统基于游客问卷调查研究方法的有效补充手段，为传统旅游业研究提供新视角、新思路、新方法。本文以济南市趵突泉景区为研究对象，主要研究成果如下： 首先，通过调用社交媒体 API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）接口和网站评论爬取程序，获取用户发布的与趵突泉景区相关的众源地理数据。借助数据的地理位置属性信息，利用核密度分析法，在不同空间尺度下分别呈现了游客在趵突泉景区内部和景区周边的热点分布区域，并分析了游客日内出行规律；将游客客源地信息汇总分析并可视化，发现趵突泉景区游客客源地主要位于 500km 范围内，以及北京、上海、广州等经济发达地区；使用地理集中指数分析了景区客源市场集中现象，同时探讨了高速铁路的“时空压缩”效应对景区的影响，发现了趵突泉景区潜在客源地位置。 其次，使用文本分词、词频统计、语义网络分析技术，对众源地理数据进行处理分析，获取了游客对趵突泉景区的总体感知印象与感知模式，明确了游客在旅游行程中的热点感知对象；利用 LDA（Latent Dirichlet Allocation，文档主题生成模型）、K-means（基于距离的聚类算法）话题聚类技术，将所获取的众源地理数据按主题聚类，在本研究的时间跨度内，景区内游客关心的热点事件与热点话题得到快速的提取，景区发生的重要事件得到集中反映，游客关于热点话题的评论与观点得到了集中呈现，不同热点事件和热点话题的网络热度变化趋势得到直观表示。 最后，在以上研究工作的基础上，利用基于词典的情感分析方法，分别按照客源归属地和热点话题热点事件的对游客点评信息进行分类，在空间尺度上和时间尺度上计算得到不同客源地游客情感差异情况、游客总体情感波动情况、游客关于具体话题事件情感波动情况。从自然条件和社会人文两个角度，结合趵突泉景区特点，分析了影响游客情感变化的因素。针对本文发现的游客网络点评特点和规律，提出了“互联网+”背景下的景区管理方法与对策，以期为旅游产业可持续发展做出贡献。 通过将众源地理数据应用于趵突泉景区，本文证明了其在景区管理方面的重要意义及潜在价值。研究结果表明，本文所使用的一系列研究方法，可以用来发现潜在客源地，吸引潜在游客，提取游客关注热点，提升游客满意度，提高网络评价质量，从而促进目的地城市旅游业的健康可持续发展。
NETL