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        基于POI的旅游熱度展示系統(tǒng)設(shè)計

        2022-11-21 12:21:30劉志鵬
        無線互聯(lián)科技 2022年18期
        關(guān)鍵詞:貴州旅游用戶

        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 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 550018)

        0 引言

        旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,對于地方的經(jīng)濟有著重大影響,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,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,也可帶動旅游景點的經(jīng)濟發(fā)展。

        1 研究內(nèi)容分析

        1.1 研究內(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)的角度對游客的POI空間分布特征進行研究。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)計分析工具,分析不同方向上游客POI的整體變化趨勢,最后對各景區(qū)的游客POI的數(shù)量、密度及旅游資源數(shù)量關(guān)系進行對比分析,分析貴州省內(nèi)游客POI分布的一般特征。

        1.2 研究內(nèi)容之二:探索貴州省內(nèi)游客POI時空變化特征

        該部分主要從動態(tài)角度對游客POI時空變化特征進行研究。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,并對其結(jié)果進行分析,再利用同樣的方法探索游客基于時間段POI的數(shù)量變化特征并加以分析。

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

        對Gi*(d)進行標(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),即熱點區(qū);相反,若Z(Gi*)為負(fù),則i周圍的值較低,屬于冷點區(qū)。

        1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展動態(tài)

        2006年,Lew等[1]嘗試對游客的空間移動模式進行建模,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、智能手機等包含位置信息的數(shù)據(jù)研究城市居民流動與出行模式。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]通過對桂林境外游客的實地抽樣調(diào)查,利用Visual FoxPro 軟件,探討桂林境外游客市場結(jié)構(gòu)特征、客流量的時間變化規(guī)律及其與11個旅游熱點城市之間的空間流動模式;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)計和GIS空間分析的方法,基于POI數(shù)據(jù)分析中國游客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、消費者行為習(xí)慣和歷史文化等影響因素。

        目前,國內(nèi)外游客空間偏好已有諸多學(xué)者進行了相應(yīng)的探討,但由于獲取游客時空方面的數(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,使用問卷調(diào)查、統(tǒng)計年鑒以及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間段貴州各個旅游景點的受歡迎程度,將其受歡迎程度通過熱點圖的形式展示在地圖上,用戶可以根據(jù)熱點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)省了做攻略的時間,又準(zhǔn)確地避開了冷門景點。

        2.2 貴州省游客目前流動特征分析

        貴州地勢西高東低,旅游景區(qū)總體較為分散,中心密集、外圍分散,因為人口密集大的地方,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)游客也因為貴州省的水資源豐厚,偏向于這類景點。

        可以利用POI大數(shù)據(jù)、Arcgis中的統(tǒng)計分析工具、Getis-OrdGi*熱點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行展示,其分布情況會隨著數(shù)據(jù)更新而不斷更新,為貴州省內(nèi)游客提供及時而準(zhǔn)確的景區(qū)熱點可供選擇。

        2.3 系統(tǒng)可行性分析

        利用計算機網(wǎng)站系統(tǒng),可以實時、有效并準(zhǔn)確地幫助游客選擇了人氣較高的熱門景區(qū),并有效推動熱門景區(qū)的經(jīng)濟發(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,將旅游景點與計算機技術(shù)相融合在市場上已經(jīng)是非常普遍的一種帶動經(jīng)濟發(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的熱點值,通過HTML和CSS技術(shù)將貴州各個景區(qū)的熱點值在地圖上顯示,界面功能實現(xiàn)簡單,且美化容易,能夠滿足本系統(tǒng)的技術(shù)要求。

        2.3.2 經(jīng)濟可行性

        整體實現(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)濟較低且制作過程相對簡單,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 社會需求可行性

        首先對于游客而言,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。

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

        2.4 網(wǎng)站設(shè)計

        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現(xiàn),用戶的操作都由Web服務(wù)器進行存儲,數(shù)據(jù)庫主要是用于存放后臺數(shù)據(jù),前臺用到的數(shù)據(jù)都是從后臺數(shù)據(jù)庫中獲取。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)實現(xiàn)

        3.1 數(shù)據(jù)獲取

        對于本網(wǎng)站而言,獲取貴州各旅游景點的數(shù)據(jù)是必不可少的一個環(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)計年鑒以及GPS追蹤方法獲取的數(shù)據(jù)有限,而且將會耗費較大的人力物力,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)站和社交平臺獲取各旅游景點的熱度信息,通過獲取各景點的經(jīng)緯度信息、瀏覽次數(shù)以及社交平臺相關(guān)景點的點贊數(shù)和評論數(shù)確定該景點的熱度值。

        3.2 功能模塊設(shè)計

        本系統(tǒng)主要有以下幾個主要功能模塊: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)鍵詞對景點信息進行相關(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,還可以返回對應(yīng)的查詢信息,按照自己的喜好、根據(jù)自己的需求進行篩選,節(jié)省了查詢的時間,得到的信息也會更加及時、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)查看到各個景點的熱度值和該景區(qū)的相關(guān)介紹,對于各個景點的特色與風(fēng)土人情提前了解一二,同時也可以根據(jù)用戶自己需求進行分類瀏覽查看,對于景點的熱度信息進行實時更新,讓平臺用戶及時接收到有效準(zhǔn)確的景點信息。

        3.2.3 用戶留言模塊

        用戶可以在該平臺上對去到的不同景點進行實時點評,也可以通過該平臺查看其他用戶對各個景點的留言及點評,提前對于自己想去的景點做好攻略,為部分游客做了有效參考。

        也會有平臺管理員去鑒別評論的真實性,對于惡意攻擊及不當(dāng)言論的用戶進行處理,保證用戶的權(quán)力。

        4 結(jié)語

        本文運用熱點分析、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)在不同時間的熱力值,為游客對熱門景區(qū)的選擇提供了有效參考依據(jù)。

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