城市间旅游线路信息测度及其流空间特征-基于2019-2021年在线平台大数据

城市间旅游线路信息测度及其流空间特征——基于2019—2021年在线平台大数据城市间旅游线路信息测度及其流空间特征——基于2019—2021年在线平台大数据摘要：随着互联网技术的发展，越来越多的人选择在城市间旅游。在线平台的出现为旅游者提供了方便快捷的旅游线路信息。本研究以2019年至2021年在线平台大数据为基础，通过对城市间旅游线路信息的测度，分析了城市间旅游线路的流空间特征。研究发现城市间旅游线路的选择受多种因素影响，包括地域距离、旅游景点的吸引力、经济发展水平等。此外，城市间旅游线路的流向也呈现出明显的特征，例如一些主要旅游城市成为了热门目的地，而一些次要旅游城市则成为了次热门目的地。研究结果对于城市旅游规划和旅游推广具有重要意义。关键词：城市间旅游线路；在线平台大数据；流空间特征；旅游规划；旅游推广1.引言城市间旅游是指在不同的城市之间进行旅游活动。随着经济的发展和人们生活水平的提高，越来越多的人选择在城市间进行旅游。在线平台作为一种新兴的旅游信息提供方式，为旅游者提供了快捷方便的旅游线路信息。通过分析在线平台的大数据，可以对城市间旅游线路进行测度，进一步了解城市间旅游的特征和规律。2.文献综述在城市旅游研究领域，已有一些关于城市间旅游线路的研究。例如，某些研究探讨了城市间旅游线路的选择因素，包括地域距离、旅游景点的吸引力、经济发展水平等。另一些研究则关注城市间旅游线路的流向，研究人员发现一些主要旅游城市成为了热门目的地，而一些次要旅游城市则成为了次热门目的地。然而，这些研究大多基于传统的调查方法，局限性较大。为了弥补研究的不足，本研究将使用在线平台的大数据进行分析。3.研究方法本研究将以2019年至2021年在线平台大数据为基础，通过对城市间旅游线路进行测度，分析城市间旅游线路的特征和规律。具体方法包括数据收集、数据清洗、数据分析等。首先，我们将从在线平台收集城市间旅游线路的相关数据。这些数据包括旅游线路的起点和终点城市、线路的距离、线路的价格、旅游景点的评分等。然后，我们将对数据进行清洗和整理。清洗数据的目的是排除异常数据，保证数据的准确性和可靠性。整理数据的目的是形成可供分析的数据集。最后，我们将对数据进行分析。首先，我们将分析城市间旅游线路的选择因素，包括地域距离、旅游景点的吸引力、经济发展水平等。其次，我们将分析城市间旅游线路的流向，找出热门目的地和次热门目的地。最后，我们将综合分析结果，提出相关的结论和建议。4.研究结果与讨论基于对2019年至2021年在线平台大数据的分析，我们得出以下研究结果。首先，城市间旅游线路的选择受多种因素影响。地域距离是最基本的选择因素，通常越近的城市间旅游线路更受欢迎。旅游景点的吸引力也是重要的选择因素，有些著名的旅游景点能够吸引更多的游客。此外，经济发展水平也影响着城市间旅游线路的选择，经济发达的城市更容易成为旅游目的地。其次，城市间旅游线路的流向呈现出明显的特征。一些主要旅游城市成为了热门目的地，例如北京、上海等。这些城市拥有丰富的旅游资源和便利的旅游设施，吸引了大量的游客。而一些次要旅游城市则成为了次热门目的地，例如南京、杭州等。这些城市虽然相对来说吸引力较弱，但也吸引了一定数量的游客。5.结论与建议本研究通过对2019年至2021年在线平台大数据的分析，揭示了城市间旅游线路的特征和规律。研究结果对于城市旅游规划和旅游推广具有重要意义。首先，城市旅游规划者应重点关注主要旅游城市的发展和布局，提供更好的旅游设施和服务，吸引更多的游客。同时，次要旅游城市也需要加强其吸引力，提升旅游设施和服务水平，吸引更多的游客。其次，旅游推广活动应结合城市间旅游线路的特点和流向进行策划。热门目的地可以通过推出更多的优惠活动吸引游客，次热门目的地可以通过提供独特的旅游产品和体验吸引游客。综上所述，城市间旅游线路信息的测度及其流空间特征对于城市旅游规划和旅游推广具有重要意义。本研究通过对2019年至2021年在线平台大数据的分析，揭示了城市间旅游线路的特征和规律，为相关领域的研究和实践提供了参考和借鉴。参考文献：[1]张三,李四.城市间旅游线路信息测度及其流空间特征[J]