基于社交媒体数据的旅游移动模式提取

提出一种从社交媒体大数据中提取个体旅游时空行为, 再基于海量旅游时空行为挖掘群体城市间移动模式的方法。采集4000多万条到访过苏州市用户的全球地理微博, 从中提取88270条旅游时空行为轨迹, 识别出5类36种城市间旅游移动模式。结果表明, 提取的移动模式符合LCF理论模型; 除简单移动模式外, 还存在更加复杂的复合移动模式。基于大数据能够得到更全面更精准的旅游移动模式, 有助于旅游管理者了解游客动向及偏好, 调整目的地营销策略, 优化旅游资源配置, 为游客提供更好的服务。