成都市居民游憩活动时空变化及影响因素研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.1 大数据热潮 | 第11-12页 |
| 1.1.2 世界进入自媒体时代 | 第12页 |
| 1.1.3 休闲时代助推城市游憩蓬勃发展 | 第12-13页 |
| 1.2 研究问题的提出 | 第13页 |
| 1.2.1 合理的城市游憩场所规划与建设 | 第13页 |
| 1.2.2 城市居民游憩活动的时空变化规律 | 第13页 |
| 1.3 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3.1 理论意义 | 第13-14页 |
| 1.3.2 实践意义 | 第14页 |
| 1.4 研究方法 | 第14-16页 |
| 1.4.1 空间可视化方法(核密度估计法) | 第14-15页 |
| 1.4.2 空间分析法(缓冲区分析法) | 第15页 |
| 1.4.3 半结构化访谈法 | 第15-16页 |
| 1.5 研究框架 | 第16-19页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5.2 技术路线 | 第17-19页 |
| 第2章 文献综述与理论基础 | 第19-33页 |
| 2.1 概念界定 | 第19-22页 |
| 2.1.1 休闲 | 第19-20页 |
| 2.1.2 旅游 | 第20页 |
| 2.1.3 游憩 | 第20-22页 |
| 2.2 城市游憩空间相关研究 | 第22-26页 |
| 2.2.1 理论研究 | 第22-23页 |
| 2.2.2 游憩空间分类研究 | 第23-24页 |
| 2.2.3 游憩空间结构及演化 | 第24-25页 |
| 2.2.4 游憩行为研究 | 第25页 |
| 2.2.5 游憩行为影响机制研究 | 第25-26页 |
| 2.3 大数据相关研究 | 第26-27页 |
| 2.4 社交媒体大数据下的居民行为研究 | 第27-29页 |
| 2.5 理论基础 | 第29-32页 |
| 2.5.1 游憩理论 | 第29-30页 |
| 2.5.2 时间地理学理论 | 第30页 |
| 2.5.3 数据挖掘理论 | 第30-31页 |
| 2.5.4 扎根理论 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 研究设计 | 第33-39页 |
| 3.1 案例地选取 | 第33-34页 |
| 3.2 数据采集与预处理 | 第34-37页 |
| 3.2.1 微博数据采集与预处理 | 第34-36页 |
| 3.2.2 高德地图POI坐标采集 | 第36-37页 |
| 3.2.3 调研数据采集与预处理 | 第37页 |
| 3.3 居民游憩空间分析模型构建 | 第37-39页 |
| 第4章 城市居民游憩活动的空间结构分析 | 第39-49页 |
| 4.1 成都市现状城市空间结构分析 | 第39-44页 |
| 4.1.1 城市交通空间分布特征 | 第39-41页 |
| 4.1.2 城市人口分布特征 | 第41-42页 |
| 4.1.3 游憩场所空间分布特征 | 第42-44页 |
| 4.2 成都市居民游憩空间格局分析 | 第44-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-49页 |
| 第5章 城市居民游憩活动时空变化分析 | 第49-67页 |
| 5.1 时空变化特征 | 第49-63页 |
| 5.1.1 日变化 | 第49-52页 |
| 5.1.2 周变化 | 第52-54页 |
| 5.1.3 小长假时空演化分析 | 第54-63页 |
| 5.2 线下调研数据验证 | 第63-65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-67页 |
| 第6章 影响城市居民游憩活动的因素分析 | 第67-83页 |
| 6.1 数据来源 | 第68-70页 |
| 6.2 Nvivo编码 | 第70-71页 |
| 6.3 游憩空间类型构成分析 | 第71-74页 |
| 6.4 城市居民游憩行为时空选择影响因素分析 | 第74-77页 |
| 6.5 对应分析 | 第77-81页 |
| 6.6 本章小结 | 第81-83页 |
| 第7章 研究结论与展望 | 第83-87页 |
| 7.1 研究结论 | 第83-85页 |
| 7.2 创新之处 | 第85-86页 |
| 7.3 研究不足 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-95页 |
| 附录 | 第95-97页 |
| 致谢 | 第97-99页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第99页 |
