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旅游大数据挖掘理论、方法与应用 版权信息
- ISBN：9787518984121
- 条形码：9787518984121 ; 978-7-5189-8412-1
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
旅游大数据挖掘理论、方法与应用 本书特色
近些年来,随着时代经济的飞速发展以及科学技术的日新月异,旅游行业逐渐蓬勃发展逐渐引领当今时代发展的潮流。同时,当前大数据时代的来临也是当今媒体关注的热门话题之一。对于如何在旅游行业中应用旅游大数据始终是旅游行业领域研究的焦点之一。本书主要研究了数据挖掘中的数据预处理、序列模式挖掘和决策树分类分析，探讨总结了旅游大数据与挖掘在旅游行业的应用方向。
旅游大数据挖掘理论、方法与应用 内容简介
近些年来,随着时代经济的飞速发展以及科学技术的日新月异,旅游行业逐渐蓬勃发展逐渐 当今时代发展的潮流。同时,当前大数据时代的来临也是当今媒体关注的热门话题之一。对于如何在旅游行业中应用旅游大数据始终是旅游行业领域研究的焦点之一。本书主要研究了数据挖掘中的数据预处理、序列模式挖掘和决策树分类分析，探讨总结了旅游大数据与挖掘在旅游行业的应用方向。
旅游大数据挖掘理论、方法与应用 目录
第1章 绪论1
1.1 旅游大数据挖掘概述1
1.2 旅游大数据挖掘的发展目标3
1.3 旅游大数据挖掘的理论体系4
1.4 旅游大数据挖掘的技术体系4
1.5 旅游大数据挖掘的意义与作用4
1.6 旅游大数据挖掘的应用方向5
1.7 旅游大数据挖掘应用的技术路线5
1.8 小结6
参考文献7
第2章 旅游大数据概述9
2.1 大数据的定义、特征与内涵9
2.2 旅游大数据的定义、形成与特征11
2.3 旅游大数据的类型13
2.4 小结13
参考文献14
第3章 旅游大数据挖掘的基础理论16
3.1 大数据挖掘概述16
3.2 大数据挖掘的数据处理19
3.3 旅游大数据挖掘的定义、特点与任务21
3.4 旅游大数据挖掘的方法22
3.5 旅游大数据伦理与治理28
3.6 小结30
参考文献30
第4章 旅游大数据采集与处理34
4.1 旅游大数据的来源34
4.2 旅游大数据的加工与清洗35
4.3 小结36
参考文献36
第5章 旅游客源地聚类挖掘39
5.1 数据聚类的概述39
5.2 数据聚类算法43
5.3 数据聚类技术45
5.4 客源地聚类概述46
5.5 旅游客源地聚类研究方法46
5.6 网络关注度与游客量时空特征分析47
5.7 基于网络关注度与游客量的客源地聚类48
5.8 小结52
参考文献53
第6章 旅游景区关联挖掘56
6.1 关联挖掘算法原理56
6.2 数据关联分析算法60
6.3 数据关联分析技术63
6.4 研究对象64
6.5 数据获取与处理64
6.6 关联规则挖掘65
6.7 小结110
参考文献110
第7章 游客情感文本挖掘112
7.1 文本挖掘的概述112
7.2 文本挖掘技术115
7.3 研究对象116
7.4 景点评论文本采集与处理116
7.5 情感文本分词117
7.6 分词软件119
7.7 情感挖掘121
7.8 语义网络分析139
7.9 小结143
参考文献144
第8章 旅游客流与关注度相关性挖掘146
8.1 研究对象146
8.2 相关性挖掘146
8.3 小结157
参考文献157
第9章 区域旅游大数据综合挖掘应用——以洛阳为例159
9.1 研究区概述159
9.2 游客特征挖掘165
9.3 区域旅游特征挖掘178
9.4 小结187
参考文献187
0章 旅游大数据挖掘应用展望191
10.1 旅游大数据挖掘应用存在的问题191
10.2 应用趋势展望191
10.3 小结192
附表 关联规则研究结果193
图1?1 旅游大数据挖掘应用技术路线6
图5?1 基于RapidMiner的K-Means聚类模型构建46
图5?2 旅游客源地聚类建模49
图5?3 基于2018年来洛住宿游客量和网络关注度的中国各地级市客源市场聚类50
图5?4 基于2019年来洛住宿游客量和网络关注度的中国各地级市客源市场聚类50
图6?1 RapidMiner中的FP-Growth关联分析63
图6?2 景区关联规则挖掘模型66
图6?3 少林寺相关景区关联规则（筛选标准1）71
图6?4 少林寺相关景区关联规则（筛选标准2）71
图6?5 少林寺相关景区关联规则（筛选标准3）72
图6?6 与龙门石窟相关的景区关联规则75
图6-7 与云台山相关的景区关联规则80
图6-8 与清明上河园相关的景区关联规则86
图6-9 与红旗渠相关的景区关联规则90
图6-10 与芒砀山相关的景区关联规则96
图6-11 与龙潭大峡谷相关的景区关联规则98
图6-12 与鸡冠洞相关的景区关联规则102
图6-13 与殷墟相关的景区关联规则108
图7-1 文本挖掘界面116
图7-2 洛阳 景点的语义网络140
图7-3 开封 景点的语义网络140
图7-4 郑州 景点的语义网络141
图7-5 焦作 景点的语义网络142
图7-6 西安 景点的语义网络142
图7-7 南京 景点的语义网络143
图8?1 河南省各地级市的客流量和5A景区网络关注度间的关联矩阵148
图8?2 导入旅游因子数据149
图8?3 设计视图149
图8?4 生成关联矩阵结果150
图8?5 2016年游客量与洛阳旅游代表关键词百度指数间的相关性151
图8?6 2017年游客量与洛阳旅游代表关键词百度指数间的相关性152
图8?7 2018年游客量与洛阳旅游代表关键词百度指数间的相关性152
图8?8 2019年游客量与洛阳旅游代表关键词百度指数间的相关性152
图9?1 2019年境外地区来洛游客人次变化165
图9?2 2016—2020年来洛游客接待量年度变化166
图9?3 2016—2020年全国客源占比166
图9?4 2016—2020年全省客源占比167
图9?5 2016—2020年全省客源人数变化167
图9?6 2015—2019年来洛游客户籍占比统计168
图9?7 2015—2019年来洛游客年龄占比统计169
图9?8 2015—2019年游客来洛次数占比统计170
图9?9 2015—2019年游客对洛了解途径占比统计171
图9?10 2015—2019年来洛游客交通出行占比统计173
图9?11 2015—2019年来洛游客旅游结伴方式占比统计174
图9?12 2015—2019年来洛游客不同结伴方式TGI175
图9?13 2015—2019年游客对洛旅游满意度分布177
图9?14 2015—2019年游客对洛旅游满意度年度提升率178
图9?15 2019年年票刷卡月度变化180
图9?16 2020年年票刷卡月度变化181
图9?17 2020年各景点年票刷卡数量181
图9?18 2018—2019年各县区客流量与旅游收入变化182
图9?19 2019—2020年全国来洛车辆分析183
图9?20 2019—2020年全国来洛车辆类型对比184
图9?21 2019年河南省内各地级市来洛车辆对比184
图9?22 2020年河南省内各地级市来洛车辆对比184
表4?1 2018年全国各地级市对洛阳5A景区的网络关注度及来洛游客量35
表5?1 2018年洛阳5A景区网络关注度与来洛住宿游客量的客源地聚类结果49
表6?1 游客到达景区示例数据（一）64
表6?2 游客到达景区示例数据（二）67
表6?3 到少林寺的游客到达景区关联频繁项结果69
表6?4 到少林寺的游客到达景区关联规则结果（详见附表1-1）69
表6?5 到龙门石窟的游客到达景区关联频繁项结果73
表6?6 到龙门石窟的游客到达景区关联规则结果（详见附表1-2）73
表6-7 到云台山的游客到达景区关联频繁项结果（详见附表1-3）77
表6-8 到云台山的游客到达景区关联规则结果（详见附表1-4）78
表6-9 到清明上河园的游客到达景区关联频繁项结果（详见附表1-5）83
表6-10 到清明上河园的游客到达景区关联规则结果（详见附表1-6）84
表6-11 到红旗渠的游客到达景区关联频繁项结果（详见附表1-7）86
表6-12 到红旗渠的游客到达景区关联规则结果（详见附表1-8）88
表6-13 到芒砀山的游客到达景区关联频繁项结果94
表6-14 到芒砀山的游客到达景区关联规则结果94
表6-15 到龙潭大峡谷的游客到达景区关联频繁项结果97
表6-16 到龙潭大峡谷的游客到达景区关联规则结果98
表6-17 到鸡冠洞的游客到达景区关联频繁项结果99
表6-18 到鸡冠洞的游客到达景区关联规则结果（详见附表1-9）101
表6-19 到殷墟的游客到达景区关联频繁项结果106
表6-20 到殷墟的游客到达景区关联规则结果107
表7-1 洛阳 景点情感整体分析结果122
表7-2 龙门石窟、龙门海洋馆详细情感分析结果122
表7-3 中国国花园、丽景门景区详细情感分析结果123
表7-4 洛阳博物馆、隋唐城遗址植物园详细情感分析结果123
表7-5 重渡沟、龙潭大峡谷详细情感分析结果124
表7-6 鸡冠洞、老君山景区详细情感分析结果125
表7-7 天子驾六博物馆、关林庙详细情感分析结果125
表7-8 开封 景点情感整体分析结果126
表7-9 开封府、开封包公祠详细情感分析结果126
表7-10 龙亭公园、大相国寺详细情感分析结果127
表7-11 铁塔、天波杨府详细情感分析结果127
表7-12 包公湖详细情感分析结果128
表7-13 郑州 景点情感整体分析结果128
表7-14 郑州市动物园、中国绿化博览园详细情感分析结果129
表7-15 郑州海洋馆、郑州园博园详细情感分析结果129
表7-16 郑州黄河文化公园、河南博物院详细情感分析结果130
表7-17 少林寺、康百万庄园详细情感分析结果130
表7-18 焦作 景点情感整体分析结果131
表7-19 云台山、青天河详细情感分析结果131
表7-20 神农山详细情感分析结果132
表7-21 西安 景点情感整体分析结果132
表7-22 西安城墙、西安鼓楼详细情感分析结果133
表7-23 西安碑林博物馆、西安钟楼详细情感分析结果134
表7-24 西安半坡博物馆、华清宫详细情感分析结果134
表7-25 秦始皇帝陵博物院兵马俑、大唐芙蓉园详细情感分析结果135
表7-26 骊山、陕西历史博物馆详细情感分析结果135
表7-27 秦岭野生动物园、大唐不夜城详细情感分析结果136
表7-28 牛首山文化旅游区、夫子庙秦淮风光带详细情感分析结果137
表7-29 瞻园、阅江楼详细情感分析结果137
表7-30 红山森林动物园、大报恩寺遗址公园详细情感分析结果138
表7-31 中国科举博物馆江南贡院详细情感分析结果138
表8?1 2016年洛阳旅游搜索关键词与游客量的网络关注度的关联矩阵153
表8?2 2017年洛阳旅游搜索关键词与游客量的网络关注度的关联矩阵154
表8?3 2018年洛阳旅游搜索关键词与游客量的网络关注度的关联矩阵155
表8?4 2019年洛阳旅游搜索关键词与游客量的网络关注度的关联矩阵156
表9?1 洛阳5A及4A以上的景区汇总161
表9?2 洛阳市现有博物馆种类名录162
表9?3 洛阳核心旅游景区分布162
表9?4 2015—2019年游客年龄比例168
表9?5 2015—2019年游客来洛次数比例170
表9?6 2015—2019年游客对洛了解途径比例171
表9?7 2015—2019年来洛游客交通出行比例173
表9?8 2015—2019年游客对洛旅游满意度情况176
表9?9 5A景区分类179
表9?10 4A景区分类179
表9?11 2006—2018年年票销售180
表9?12 2018年和2019年各县区客流量与旅游收入182
表9?13 景区与酒店舆情榜单185
表9?14 旅行社与文旅政务舆情榜单186
附表1-1 到少林寺的游客到达景区关联规则结果193
附表1-2 到龙门石窟的游客到达景区关联规则结果196
附表1-3 到云台山的游客到达景区关联频繁项结果198
附表1-4 到云台山的游客到达景区关联规则结果201
附表1-5 到清明上河园的游客到达景区关联频繁项结果232
附表1-6 到清明上河园的游客到达景区关联规则结果233
附表1-7 到红旗渠的游客到达景区关联频繁项结果254
附表1-8 到红旗渠的游客到达景区关联规则结果258
附表1-9 到鸡冠洞的游客到达景区关联规则结果292
1.1 旅游大数据挖掘概述1
1.2 旅游大数据挖掘的发展目标3
1.3 旅游大数据挖掘的理论体系4
1.4 旅游大数据挖掘的技术体系4
1.5 旅游大数据挖掘的意义与作用4
1.6 旅游大数据挖掘的应用方向5
1.7 旅游大数据挖掘应用的技术路线5
1.8 小结6
参考文献7
第2章 旅游大数据概述9
2.1 大数据的定义、特征与内涵9
2.2 旅游大数据的定义、形成与特征11
2.3 旅游大数据的类型13
2.4 小结13
参考文献14
第3章 旅游大数据挖掘的基础理论16
3.1 大数据挖掘概述16
3.2 大数据挖掘的数据处理19
3.3 旅游大数据挖掘的定义、特点与任务21
3.4 旅游大数据挖掘的方法22
3.5 旅游大数据伦理与治理28
3.6 小结30
参考文献30
第4章 旅游大数据采集与处理34
4.1 旅游大数据的来源34
4.2 旅游大数据的加工与清洗35
4.3 小结36
参考文献36
第5章 旅游客源地聚类挖掘39
5.1 数据聚类的概述39
5.2 数据聚类算法43
5.3 数据聚类技术45
5.4 客源地聚类概述46
5.5 旅游客源地聚类研究方法46
5.6 网络关注度与游客量时空特征分析47
5.7 基于网络关注度与游客量的客源地聚类48
5.8 小结52
参考文献53
第6章 旅游景区关联挖掘56
6.1 关联挖掘算法原理56
6.2 数据关联分析算法60
6.3 数据关联分析技术63
6.4 研究对象64
6.5 数据获取与处理64
6.6 关联规则挖掘65
6.7 小结110
参考文献110
第7章 游客情感文本挖掘112
7.1 文本挖掘的概述112
7.2 文本挖掘技术115
7.3 研究对象116
7.4 景点评论文本采集与处理116
7.5 情感文本分词117
7.6 分词软件119
7.7 情感挖掘121
7.8 语义网络分析139
7.9 小结143
参考文献144
第8章 旅游客流与关注度相关性挖掘146
8.1 研究对象146
8.2 相关性挖掘146
8.3 小结157
参考文献157
第9章 区域旅游大数据综合挖掘应用——以洛阳为例159
9.1 研究区概述159
9.2 游客特征挖掘165
9.3 区域旅游特征挖掘178
9.4 小结187
参考文献187
0章 旅游大数据挖掘应用展望191
10.1 旅游大数据挖掘应用存在的问题191
10.2 应用趋势展望191
10.3 小结192
附表 关联规则研究结果193
图1?1 旅游大数据挖掘应用技术路线6
图5?1 基于RapidMiner的K-Means聚类模型构建46
图5?2 旅游客源地聚类建模49
图5?3 基于2018年来洛住宿游客量和网络关注度的中国各地级市客源市场聚类50
图5?4 基于2019年来洛住宿游客量和网络关注度的中国各地级市客源市场聚类50
图6?1 RapidMiner中的FP-Growth关联分析63
图6?2 景区关联规则挖掘模型66
图6?3 少林寺相关景区关联规则（筛选标准1）71
图6?4 少林寺相关景区关联规则（筛选标准2）71
图6?5 少林寺相关景区关联规则（筛选标准3）72
图6?6 与龙门石窟相关的景区关联规则75
图6-7 与云台山相关的景区关联规则80
图6-8 与清明上河园相关的景区关联规则86
图6-9 与红旗渠相关的景区关联规则90
图6-10 与芒砀山相关的景区关联规则96
图6-11 与龙潭大峡谷相关的景区关联规则98
图6-12 与鸡冠洞相关的景区关联规则102
图6-13 与殷墟相关的景区关联规则108
图7-1 文本挖掘界面116
图7-2 洛阳 景点的语义网络140
图7-3 开封 景点的语义网络140
图7-4 郑州 景点的语义网络141
图7-5 焦作 景点的语义网络142
图7-6 西安 景点的语义网络142
图7-7 南京 景点的语义网络143
图8?1 河南省各地级市的客流量和5A景区网络关注度间的关联矩阵148
图8?2 导入旅游因子数据149
图8?3 设计视图149
图8?4 生成关联矩阵结果150
图8?5 2016年游客量与洛阳旅游代表关键词百度指数间的相关性151
图8?6 2017年游客量与洛阳旅游代表关键词百度指数间的相关性152
图8?7 2018年游客量与洛阳旅游代表关键词百度指数间的相关性152
图8?8 2019年游客量与洛阳旅游代表关键词百度指数间的相关性152
图9?1 2019年境外地区来洛游客人次变化165
图9?2 2016—2020年来洛游客接待量年度变化166
图9?3 2016—2020年全国客源占比166
图9?4 2016—2020年全省客源占比167
图9?5 2016—2020年全省客源人数变化167
图9?6 2015—2019年来洛游客户籍占比统计168
图9?7 2015—2019年来洛游客年龄占比统计169
图9?8 2015—2019年游客来洛次数占比统计170
图9?9 2015—2019年游客对洛了解途径占比统计171
图9?10 2015—2019年来洛游客交通出行占比统计173
图9?11 2015—2019年来洛游客旅游结伴方式占比统计174
图9?12 2015—2019年来洛游客不同结伴方式TGI175
图9?13 2015—2019年游客对洛旅游满意度分布177
图9?14 2015—2019年游客对洛旅游满意度年度提升率178
图9?15 2019年年票刷卡月度变化180
图9?16 2020年年票刷卡月度变化181
图9?17 2020年各景点年票刷卡数量181
图9?18 2018—2019年各县区客流量与旅游收入变化182
图9?19 2019—2020年全国来洛车辆分析183
图9?20 2019—2020年全国来洛车辆类型对比184
图9?21 2019年河南省内各地级市来洛车辆对比184
图9?22 2020年河南省内各地级市来洛车辆对比184
表4?1 2018年全国各地级市对洛阳5A景区的网络关注度及来洛游客量35
表5?1 2018年洛阳5A景区网络关注度与来洛住宿游客量的客源地聚类结果49
表6?1 游客到达景区示例数据（一）64
表6?2 游客到达景区示例数据（二）67
表6?3 到少林寺的游客到达景区关联频繁项结果69
表6?4 到少林寺的游客到达景区关联规则结果（详见附表1-1）69
表6?5 到龙门石窟的游客到达景区关联频繁项结果73
表6?6 到龙门石窟的游客到达景区关联规则结果（详见附表1-2）73
表6-7 到云台山的游客到达景区关联频繁项结果（详见附表1-3）77
表6-8 到云台山的游客到达景区关联规则结果（详见附表1-4）78
表6-9 到清明上河园的游客到达景区关联频繁项结果（详见附表1-5）83
表6-10 到清明上河园的游客到达景区关联规则结果（详见附表1-6）84
表6-11 到红旗渠的游客到达景区关联频繁项结果（详见附表1-7）86
表6-12 到红旗渠的游客到达景区关联规则结果（详见附表1-8）88
表6-13 到芒砀山的游客到达景区关联频繁项结果94
表6-14 到芒砀山的游客到达景区关联规则结果94
表6-15 到龙潭大峡谷的游客到达景区关联频繁项结果97
表6-16 到龙潭大峡谷的游客到达景区关联规则结果98
表6-17 到鸡冠洞的游客到达景区关联频繁项结果99
表6-18 到鸡冠洞的游客到达景区关联规则结果（详见附表1-9）101
表6-19 到殷墟的游客到达景区关联频繁项结果106
表6-20 到殷墟的游客到达景区关联规则结果107
表7-1 洛阳 景点情感整体分析结果122
表7-2 龙门石窟、龙门海洋馆详细情感分析结果122
表7-3 中国国花园、丽景门景区详细情感分析结果123
表7-4 洛阳博物馆、隋唐城遗址植物园详细情感分析结果123
表7-5 重渡沟、龙潭大峡谷详细情感分析结果124
表7-6 鸡冠洞、老君山景区详细情感分析结果125
表7-7 天子驾六博物馆、关林庙详细情感分析结果125
表7-8 开封 景点情感整体分析结果126
表7-9 开封府、开封包公祠详细情感分析结果126
表7-10 龙亭公园、大相国寺详细情感分析结果127
表7-11 铁塔、天波杨府详细情感分析结果127
表7-12 包公湖详细情感分析结果128
表7-13 郑州 景点情感整体分析结果128
表7-14 郑州市动物园、中国绿化博览园详细情感分析结果129
表7-15 郑州海洋馆、郑州园博园详细情感分析结果129
表7-16 郑州黄河文化公园、河南博物院详细情感分析结果130
表7-17 少林寺、康百万庄园详细情感分析结果130
表7-18 焦作 景点情感整体分析结果131
表7-19 云台山、青天河详细情感分析结果131
表7-20 神农山详细情感分析结果132
表7-21 西安 景点情感整体分析结果132
表7-22 西安城墙、西安鼓楼详细情感分析结果133
表7-23 西安碑林博物馆、西安钟楼详细情感分析结果134
表7-24 西安半坡博物馆、华清宫详细情感分析结果134
表7-25 秦始皇帝陵博物院兵马俑、大唐芙蓉园详细情感分析结果135
表7-26 骊山、陕西历史博物馆详细情感分析结果135
表7-27 秦岭野生动物园、大唐不夜城详细情感分析结果136
表7-28 牛首山文化旅游区、夫子庙秦淮风光带详细情感分析结果137
表7-29 瞻园、阅江楼详细情感分析结果137
表7-30 红山森林动物园、大报恩寺遗址公园详细情感分析结果138
表7-31 中国科举博物馆江南贡院详细情感分析结果138
表8?1 2016年洛阳旅游搜索关键词与游客量的网络关注度的关联矩阵153
表8?2 2017年洛阳旅游搜索关键词与游客量的网络关注度的关联矩阵154
表8?3 2018年洛阳旅游搜索关键词与游客量的网络关注度的关联矩阵155
表8?4 2019年洛阳旅游搜索关键词与游客量的网络关注度的关联矩阵156
表9?1 洛阳5A及4A以上的景区汇总161
表9?2 洛阳市现有博物馆种类名录162
表9?3 洛阳核心旅游景区分布162
表9?4 2015—2019年游客年龄比例168
表9?5 2015—2019年游客来洛次数比例170
表9?6 2015—2019年游客对洛了解途径比例171
表9?7 2015—2019年来洛游客交通出行比例173
表9?8 2015—2019年游客对洛旅游满意度情况176
表9?9 5A景区分类179
表9?10 4A景区分类179
表9?11 2006—2018年年票销售180
表9?12 2018年和2019年各县区客流量与旅游收入182
表9?13 景区与酒店舆情榜单185
表9?14 旅行社与文旅政务舆情榜单186
附表1-1 到少林寺的游客到达景区关联规则结果193
附表1-2 到龙门石窟的游客到达景区关联规则结果196
附表1-3 到云台山的游客到达景区关联频繁项结果198
附表1-4 到云台山的游客到达景区关联规则结果201
附表1-5 到清明上河园的游客到达景区关联频繁项结果232
附表1-6 到清明上河园的游客到达景区关联规则结果233
附表1-7 到红旗渠的游客到达景区关联频繁项结果254
附表1-8 到红旗渠的游客到达景区关联规则结果258
附表1-9 到鸡冠洞的游客到达景区关联规则结果292
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