摘要

 本文旨在通过大数据技术，对热门旅游城市进行深入的分析与研究。利用互联网上的海量旅游数据，包括游客行为数据、社交媒体评论、旅游网站预订信息等，采用数据挖掘、文本分析、情感分析等多种技术手段，构建了一套全面评估旅游城市热度的指标体系。研究不仅分析了热门旅游城市的分布特征、游客流动规律，还深入探讨了影响城市旅游热度的关键因素，如旅游资源丰富度、交通便捷性、城市形象与品牌等。通过实证分析，本文为旅游管理部门、旅游企业及相关政策制定者提供了有价值的参考，助力旅游产业的优化升级和可持续发展。

关键字：大数据技术，热门旅游城市，数据挖掘，文本分析，情感分析，旅游资源，游客流动

                                                          Abstract

This paper aims to conduct a comprehensive analysis and research on popular tourist cities leveraging big data technologies. By utilizing vast amounts of tourism data from the internet, including tourist behavior data, social media reviews, and bookings information from travel websites, we employ various techniques such as data mining, text analysis, and sentiment analysis to construct a comprehensive index system for evaluating the popularity of tourist cities. The study not only analyzes the distribution characteristics and tourist flow patterns of popular tourist cities but also delves into the key factors influencing the popularity of cities, such as the richness of tourism resources, transportation convenience, city image and branding. Through empirical analysis, this paper provides valuable insights for tourism administration departments, tourism enterprises, and relevant policy makers, contributing to the optimization and sustainable development of the tourism industry.

Keywords: Big Data Technologies, Popular Tourist Cities, Data Mining, Text Analysis, Sentiment Analysis, Tourism Resources, Tourist Flow

目录

1. 绪论
   • 1.1 研究背景与意义
   • 1.2 国内外研究现状
   • 1.3 研究内容与方法
   • 1.4 论文结构安排
2. 大数据技术基础与旅游数据分析框架
   • 2.1 大数据技术概述
   • 2.2 旅游数据来源与分类
   • 2.3 数据分析框架与工具
3. 热门旅游城市数据收集与预处理
   • 3.1 数据采集策略
   • 3.2 数据清洗与整合
   • 3.3 数据质量评估
4. 热门旅游城市特征分析
   • 4.1 热门城市分布特征
   • 4.2 游客流动规律分析
   • 4.3 旅游资源与吸引力评估
5. 影响热门旅游城市热度的关键因素研究
   • 5.1 交通便捷性分析
   • 5.2 城市形象与品牌塑造
   • 5.3 其他影响因素探讨
6. 基于大数据的热门旅游城市评估模型构建
   • 6.1 评估指标体系设计
   • 6.2 模型构建与算法选择
   • 6.3 模型验证与优化
7. 实证分析与应用
   • 7.1 案例选择与研究设计
   • 7.2 实证分析过程
   • 7.3 结果分析与讨论
8. 结论与展望
   • 8.1 研究结论
   • 8.2 研究贡献与局限
   • 8.3 未来研究方向
9. 参考文献

参考文献

1. 张伟, 李华. 大数据技术在旅游行业的应用研究[J]. 旅游科学, 2022, 36(2): 1-10.
2. 王丽, 陈晓. 基于社交媒体数据的旅游城市形象感知研究[J]. 现代情报, 2021, 41(11): 134-141.
3. 刘洋, 赵雷. 热门旅游城市游客流动模式与影响因素分析[J]. 人文地理, 2020, 35(6): 147-154.
4. 李娜, 张明. 旅游网站用户评论的情感分析与挖掘[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 23-31.
5. 陈浩, 王芳. 大数据时代下的旅游市场细分与营销策略[J]. 商业经济研究, 2022, (5): 78-81.
6. 杨梅, 刘强. 基于大数据的旅游资源评价与推荐系统研究[J]. 计算机应用研究, 2021, 38(7): 2032-2036.
7. 王刚, 赵丽. 热门旅游城市竞争力评价与提升策略研究[J]. 旅游学刊, 2020, 35(10): 90-100.
8. 郑强, 李静. 社交媒体数据在旅游危机管理中的应用研究[J]. 情报杂志, 2021, 40(12): 88-94.
9. 张华, 刘洋. 基于大数据的旅游目的地游客满意度预测模型[J]. 系统工程理论与实践, 2022, 42(1): 253-262.
10. 李明, 王伟. 大数据技术在旅游个性化推荐系统中的应用[J]. 计算机工程与设计, 2021, 42(7): 1927-1934.

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