基于微博签到数据的旅游区客流波动特征及内部时空演变--以南京钟山风景名胜区为例
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.1 信息化时代的发展 | 第10页 |
| 1.1.2 “大数据”时代的来临 | 第10-11页 |
| 1.1.3“两微”时代的流行 | 第11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2.1 理论意义 | 第11-12页 |
| 1.2.2 实践意义 | 第12页 |
| 1.3 相关概念 | 第12-13页 |
| 1.3.1 微博签到 | 第12页 |
| 1.3.2 LBS | 第12页 |
| 1 3.3 API | 第12-13页 |
| 1.3.4 POI | 第13页 |
| 1.4 研究对象与研究范围 | 第13页 |
| 1.4.1 研究对象 | 第13页 |
| 1.4.2 研究范围 | 第13页 |
| 1.5 研究方法与研究框架 | 第13-16页 |
| 1.5.1 研究方法 | 第14页 |
| 1.5.2 研究框架 | 第14-15页 |
| 1.5.3 技术路线 | 第15-16页 |
| 第2章 国内外研究进展 | 第16-22页 |
| 2.1 “大数据”与旅游研究进展 | 第16-19页 |
| 2.1.1 国外“大数据”与旅游研究进展 | 第16-17页 |
| 2.1.2 国内“大数据”与旅游研究进展 | 第17-18页 |
| 2.1.3 研究述评 | 第18-19页 |
| 2.2 旅游流研究进展 | 第19-22页 |
| 2.2.1 国外旅游流研究进展 | 第19-20页 |
| 2.2.2 国内旅游流研究进展 | 第20页 |
| 2.2.3 研究述评 | 第20-22页 |
| 第3章 数据采集与处理 | 第22-25页 |
| 3.1 数据采集 | 第22-23页 |
| 3.1.1 应用程序接口(API)调用 | 第22页 |
| 3.1.2 数据属性选取 | 第22页 |
| 3.1.3 数据采集中心点选取 | 第22页 |
| 3.1.4 数据采集时间段选取 | 第22-23页 |
| 3.2 数据处理 | 第23-25页 |
| 3.2.1 数据筛选与剔除 | 第23页 |
| 3.2.2 数据分解与剥离 | 第23-25页 |
| 第4章 旅游区客流特征及周期波动 | 第25-40页 |
| 4.1 旅游区日度客流特征及周期波动 | 第25-31页 |
| 4.2 旅游区周度客流特征及周期波动 | 第31-37页 |
| 4.3 旅游区双休日与工作日客流特征对比 | 第37-40页 |
| 第5章 旅游区内部客流时空演变特征 | 第40-47页 |
| 5.1 旅游区内部游客活动时间规律 | 第40-44页 |
| 5.1.1 男、女性游客活动时间差异 | 第42-43页 |
| 5.1.2 本、外地游客活动时间差异 | 第43-44页 |
| 5.2 旅游区内部游客活动空间特征及动态变化 | 第44-47页 |
| 5.2.1 旅游区内部游客活动空间总体特征 | 第44-45页 |
| 5.2.2 旅游区游客活动空间动态演变 | 第45-47页 |
| 第6章 结论与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 主要结论 | 第47-48页 |
| 6.2 不足与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
