劉志鵬，吳 戀,2

(1.貴州師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與大數(shù)據(jù)學(xué)院，貴州 貴陽(yáng) 550018；2.貴州師范學(xué)院 大數(shù)據(jù)科學(xué)與智能工程研究院，貴州 貴陽(yáng) 550018)

0 引言

旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，對(duì)于地方的經(jīng)濟(jì)有著重大影響，近幾年，隨著“多彩貴州”“侗族大歌”等有關(guān)民族活動(dòng)的舉行，使得貴州省的旅游知名度得到了相應(yīng)的提升，同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)上關(guān)于貴州鄉(xiāng)村休閑旅游的信息也逐漸增加，但游客卻很難從大量的旅游信息中獲取自己感興趣的信息，只能選擇盲從。因此，篩選出熱門景區(qū)并推薦給游客，不僅可讓游客找到心儀的旅游勝地，也可帶動(dòng)旅游景點(diǎn)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

1 研究?jī)?nèi)容分析

1.1 研究?jī)?nèi)容之一：探索貴州省內(nèi)游客POI空間分布特征

該部分主要從靜態(tài)的角度對(duì)游客的POI空間分布特征進(jìn)行研究。一方面通過眾多旅游網(wǎng)站及社交網(wǎng)站采集相關(guān)POI數(shù)據(jù)，利用Arcgis空間分析工具從整體上分析游客POI空間格局，再利用Arcgis的統(tǒng)計(jì)分析工具，分析不同方向上游客POI的整體變化趨勢(shì)，最后對(duì)各景區(qū)的游客POI的數(shù)量、密度及旅游資源數(shù)量關(guān)系進(jìn)行對(duì)比分析，分析貴州省內(nèi)游客POI分布的一般特征。

1.2 研究?jī)?nèi)容之二：探索貴州省內(nèi)游客POI時(shí)空變化特征

該部分主要從動(dòng)態(tài)角度對(duì)游客POI時(shí)空變化特征進(jìn)行研究。首先利用Arcgis中的密度分析方法探索基于月份游客POI發(fā)布的變化特征，并對(duì)其結(jié)果進(jìn)行分析，再利用同樣的方法探索游客基于時(shí)間段POI的數(shù)量變化特征并加以分析。

Arcgis中的Getis-OrdGi*熱點(diǎn)分析工具，是用來檢驗(yàn)局部地區(qū)是否存在統(tǒng)計(jì)顯著的高值和低值，可以用可視化的方法展示“熱點(diǎn)區(qū)”和“冷點(diǎn)區(qū)”。其計(jì)算公式如下：

對(duì)Gi*(d)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得：

式中，E(Gi*)和Var(Gi*)分別是Gi*的數(shù)學(xué)期望值和方差，Wij是空間權(quán)重，如果Z(Gi*)為正，且數(shù)值高，則表明i周圍的值比較高，屬于空間集聚區(qū)，即熱點(diǎn)區(qū)；相反，若Z(Gi*)為負(fù)，則i周圍的值較低，屬于冷點(diǎn)區(qū)。

1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展動(dòng)態(tài)

2006年，Lew等[1]嘗試對(duì)游客的空間移動(dòng)模式進(jìn)行建模，探索旅游目的地內(nèi)部游客空間行為模式的重要影響因素；2007年，Noam Shoval[2-3]采用GPS追蹤方法，探索了中東古城阿卡的游客分布與空間變化規(guī)律；2011年，Becker等[4]利用用戶社交網(wǎng)絡(luò)、公交刷卡、GPS定位、智能手機(jī)等包含位置信息的數(shù)據(jù)研究城市居民流動(dòng)與出行模式。2016年，Hermawati等[5]使用DBSCAN聚類方法，研究了交通密度水平。

2000年，張紅等[6]通過對(duì)桂林境外游客的實(shí)地抽樣調(diào)查，利用Visual FoxPro 軟件，探討桂林境外游客市場(chǎng)結(jié)構(gòu)特征、客流量的時(shí)間變化規(guī)律及其與11個(gè)旅游熱點(diǎn)城市之間的空間流動(dòng)模式；2006年，張晗等[7]利用MD_Apriori算法，通過挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，將旅游服務(wù)分析結(jié)果推薦給用戶；2015年，丁娟等[8]采用了DBScan聚類分析方法，結(jié)合數(shù)理統(tǒng)計(jì)和GIS空間分析的方法，基于POI數(shù)據(jù)分析中國(guó)游客POI分布的空間格局形；2015年，柴彥威等[9]基于POI數(shù)據(jù)，分析廣州市商業(yè)業(yè)態(tài)空間布局并分析了產(chǎn)業(yè)發(fā)展、城市用地、交通發(fā)展、消費(fèi)者行為習(xí)慣和歷史文化等影響因素。

目前，國(guó)內(nèi)外游客空間偏好已有諸多學(xué)者進(jìn)行了相應(yīng)的探討，但由于獲取游客時(shí)空方面的數(shù)據(jù)有較大難度，未能使用合適的空間分析技術(shù)，從而無法得到大量準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)；同時(shí)，使用問卷調(diào)查、統(tǒng)計(jì)年鑒以及GPS追蹤方法獲取的數(shù)據(jù)有限，因此無法滿足研究者的研究需求。

2 系統(tǒng)分析

2.1 需求分析

該系統(tǒng)主要是展示不同的時(shí)間段貴州各個(gè)旅游景點(diǎn)的受歡迎程度，將其受歡迎程度通過熱點(diǎn)圖的形式展示在地圖上，用戶可以根據(jù)熱點(diǎn)值判斷哪些旅游景區(qū)是非常受歡迎的熱門景區(qū)，哪些景區(qū)是不受歡迎的冷門景區(qū)，從而可以選擇適合的景區(qū)出游，既節(jié)省了做攻略的時(shí)間，又準(zhǔn)確地避開了冷門景點(diǎn)。

2.2 貴州省游客目前流動(dòng)特征分析

貴州地勢(shì)西高東低，旅游景區(qū)總體較為分散，中心密集、外圍分散，因?yàn)槿丝诿芗蟮牡胤?，景區(qū)品質(zhì)質(zhì)量較差，所以游客偏向于依山傍水人數(shù)較少但交通較好的景區(qū)，比如貴州省貴陽(yáng)市，遵義市游客較多，而六盤水，黔西南等發(fā)展不好地區(qū)游客偏少。貴州省旅游景點(diǎn)也跟水資源聯(lián)系緊密，70%或以上的旅游資源都沿著水系分布，由此我們也可以知道貴州省內(nèi)游客也因?yàn)橘F州省的水資源豐厚，偏向于這類景點(diǎn)。

可以利用POI大數(shù)據(jù)、Arcgis中的統(tǒng)計(jì)分析工具、Getis-OrdGi*熱點(diǎn)分析以及密度分析工具，準(zhǔn)確地分析出貴州省內(nèi)游客POI分布的一般特征，并通過數(shù)據(jù)可視化工具將其分布情況在地圖上進(jìn)行展示，其分布情況會(huì)隨著數(shù)據(jù)更新而不斷更新，為貴州省內(nèi)游客提供及時(shí)而準(zhǔn)確的景區(qū)熱點(diǎn)可供選擇。

2.3 系統(tǒng)可行性分析

利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)站系統(tǒng)，可以實(shí)時(shí)、有效并準(zhǔn)確地幫助游客選擇了人氣較高的熱門景區(qū)，并有效推動(dòng)熱門景區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，可行性較高。本系統(tǒng)的可行性分析如下。

2.3.1 技術(shù)可行性

隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和軟件技術(shù)的不斷發(fā)展與完善，將旅游景點(diǎn)與計(jì)算機(jī)技術(shù)相融合在市場(chǎng)上已經(jīng)是非常普遍的一種帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的方式，因此旅游相關(guān)的網(wǎng)站系統(tǒng)在技術(shù)上是比較成熟的。在本網(wǎng)站中，利用Python相關(guān)技術(shù)獲取貴州各旅游景點(diǎn)的熱點(diǎn)值，通過HTML和CSS技術(shù)將貴州各個(gè)景區(qū)的熱點(diǎn)值在地圖上顯示，界面功能實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，且美化容易，能夠滿足本系統(tǒng)的技術(shù)要求。

2.3.2 經(jīng)濟(jì)可行性

整體實(shí)現(xiàn)的過程中，采用Python技術(shù)獲取游客POI信息，成本較低，使用人員投入較少、投入經(jīng)濟(jì)較低且制作過程相對(duì)簡(jiǎn)單，能夠滿足中小型網(wǎng)站的需求，后取得的結(jié)果能滿足大多數(shù)游客的興趣。

2.3.3 社會(huì)需求可行性

首先對(duì)于游客而言，從眾多旅游網(wǎng)站及社交網(wǎng)站獲取POI數(shù)據(jù)，所獲得的數(shù)據(jù)不僅包括詳細(xì)的經(jīng)緯度詳細(xì)，還包括精確的拍攝時(shí)間，利用一系列比較精確的算法，結(jié)合定量與定性相結(jié)合的研究方法，為貴州省內(nèi)游客提供最合適的選擇。

對(duì)于旅游產(chǎn)業(yè)而言，很多小地方的經(jīng)濟(jì)不夠發(fā)達(dá)，對(duì)于群眾的宣傳度不夠，我們以最簡(jiǎn)便的方式清晰展現(xiàn)各地特色，以供游客舒心選擇，帶動(dòng)各地旅游產(chǎn)業(yè)大力發(fā)展。

2.4 網(wǎng)站設(shè)計(jì)

本網(wǎng)站采用的是B/S(瀏覽器/服務(wù)器)模式。用戶和服務(wù)器之間的交互主要通過瀏覽器來實(shí)現(xiàn)，用戶的操作都由Web服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)庫(kù)主要是用于存放后臺(tái)數(shù)據(jù)，前臺(tái)用到的數(shù)據(jù)都是從后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取。B/S系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 B/S系統(tǒng)架構(gòu)

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

3.1 數(shù)據(jù)獲取

對(duì)于本網(wǎng)站而言，獲取貴州各旅游景點(diǎn)的數(shù)據(jù)是必不可少的一個(gè)環(huán)節(jié)，由此選擇合適的數(shù)據(jù)獲取方式是至關(guān)重要的。通過問卷調(diào)查、統(tǒng)計(jì)年鑒以及GPS追蹤方法獲取的數(shù)據(jù)有限，而且將會(huì)耗費(fèi)較大的人力物力，增加系統(tǒng)開發(fā)的成本。由此，利用Python技術(shù)從各旅游網(wǎng)站和社交平臺(tái)獲取各旅游景點(diǎn)的熱度信息，通過獲取各景點(diǎn)的經(jīng)緯度信息、瀏覽次數(shù)以及社交平臺(tái)相關(guān)景點(diǎn)的點(diǎn)贊數(shù)和評(píng)論數(shù)確定該景點(diǎn)的熱度值。

3.2 功能模塊設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)主要有以下幾個(gè)主要功能模塊：景區(qū)熱度值信息瀏覽模塊、景區(qū)信息查詢模塊、用戶留言模塊，如圖2所示。

圖2 功能模塊

3.2.1 景區(qū)信息查詢

通過該模塊，用戶可以通過關(guān)鍵詞對(duì)景點(diǎn)信息進(jìn)行相關(guān)檢索，出現(xiàn)相關(guān)和相似景區(qū)的信息，得到一定的有效參考信息，還可以返回對(duì)應(yīng)的查詢信息，按照自己的喜好、根據(jù)自己的需求進(jìn)行篩選，節(jié)省了查詢的時(shí)間，得到的信息也會(huì)更加及時(shí)、可靠、有效。

3.2.2 景區(qū)熱度值信息瀏覽

通過該模塊可以在短短幾秒鐘之內(nèi)查看到各個(gè)景點(diǎn)的熱度值和該景區(qū)的相關(guān)介紹，對(duì)于各個(gè)景點(diǎn)的特色與風(fēng)土人情提前了解一二，同時(shí)也可以根據(jù)用戶自己需求進(jìn)行分類瀏覽查看，對(duì)于景點(diǎn)的熱度信息進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，讓平臺(tái)用戶及時(shí)接收到有效準(zhǔn)確的景點(diǎn)信息。

3.2.3 用戶留言模塊

用戶可以在該平臺(tái)上對(duì)去到的不同景點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)點(diǎn)評(píng)，也可以通過該平臺(tái)查看其他用戶對(duì)各個(gè)景點(diǎn)的留言及點(diǎn)評(píng)，提前對(duì)于自己想去的景點(diǎn)做好攻略，為部分游客做了有效參考。

也會(huì)有平臺(tái)管理員去鑒別評(píng)論的真實(shí)性，對(duì)于惡意攻擊及不當(dāng)言論的用戶進(jìn)行處理，保證用戶的權(quán)力。

4 結(jié)語(yǔ)

本文運(yùn)用熱點(diǎn)分析、核密度(Kernel)、Ripley’s K(d)函數(shù)、Moran’sI指數(shù)等方法、分析旅游景點(diǎn)的空間分布特征，并且為數(shù)據(jù)可視化提供了新的視角游客旅游興趣導(dǎo)向清晰。

熱門景區(qū)排行榜是人們出游時(shí)最為關(guān)注的問題之一，本系統(tǒng)通過展示貴州不同景區(qū)在不同時(shí)間的熱力值，為游客對(duì)熱門景區(qū)的選擇提供了有效參考依據(jù)。