有关基于网络搜索数据的杭州市旅游区域的客流量预测研究的文献综述
摘 要：
我们通过前人学者们的相关研究发现。旅游热度分析主要关注旅游者信息搜索行为及其与实际客流量之间的关系，并以此作为客流量预测的理论和现实依据基础。而经研究发现可知，旅游网络用户关注度的变化趋势与实际客流量的波动存在正相关，并且前者的变化相对于后者具有超前性，因此得出可以通过网络关注度的变化来预测客流量。我们从以往的相关研究资料上来看，在有关于旅游网络预测方法的有关研究上，学者通常从定性和定量两个方面进行相关研究，其中以定量的方式为优。
而对于网络搜索数据的方面上来看，目前基于网络搜索数据的经济社会类行为预测已成为一个学术热点，并在国内外取得了一定的研究成果，但是此类文献大多数在 2008 年之后才出现，所以我们可获取的资料有些许不足。但结合前人有关的调查与研究，我们依旧可以通过此类思想完成本文所需要进行预测的有关研究，并进行一系列的完善。
关键词：网络搜索数据 时间序列模型 Google 网络搜索平台
- 旅游者信息搜索行为及其与实际客流量之间的关系的相关研究
旅游热度分析主要关注旅游者信息搜索行为及其与实际客流量之间的关系，并以此作为客流量预测的理论和现实依据基础。其中，路紫等[1]讨论了旅游网站访问人数与景区旅游者人数之间的相关性，提出了信息流对人群具有导引作用的观点。李山等[2]首次使用搜索引擎数据，基于百度指数对于我国首批5A级景区的日关注度进行研究，发现旅游景区络空间关注度是其游客量的前兆。李君轶和杨敏[3]通过对西安游客的实证调查研究了国内游客的旅游网络信息搜索行为特征与偏好、并分析了游客对于旅游网站内容的关注程度。马丽君等[4]和王硕等[5]分别借助百度指数分析了城市客流量和风景名胜区客流量与游客网络关注度的相关关系。林志慧等[6]通过分析47个景区百度指数数据发现黄金周前期网络关注度呈现明显“井喷现象”。冯娜等[7]以西安世园会为例证实了重大事件网络关注度是现实客流量的前兆。经研究发现可知，旅游网络用户关注度的变化趋势与实际客流量的波动存在正相关，并且前者的变化相对于后者具有超前性，因此可以通过网络关注度的变化来预测客流量。
- 有关旅游客流量预测的两方面相关研究
我们从以往的相关研究资料上来看，在有关于旅游网络预测方法的有关研究上，学者通常从定性和定量两个方面进行相关研究。
- 定性方面
陶伟，倪明(2010)[8]基于对中西方研究差距与差异的对比分析，讨论了旅游需求预测的难点和全球及中国旅游需求预测的各种问题，明确提出了中国旅游需求影响因素的分类方法及旅游需求预测研究的未来指向，而邹家红、袁开国等(2008)[9]则在文章中分析了世界金融危机带给中国入境旅游业的总体影响。两者对于问题的分析都将重点落在了问题的特性上，而对于准确数据的要求不高。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
