《旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度研究的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述》3000字

旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度研究的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述目錄TOC\o"1-2"\h\u3813旅游景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度研究的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述 1167191.1旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度研究 14913（1）國(guó)外旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度研究 11052（2）國(guó)內(nèi)旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度研究 1224891.2A級(jí)旅游景區(qū)研究 26809（1）國(guó)外5A級(jí)旅游景區(qū)研究 217442（2）國(guó)內(nèi)5A級(jí)旅游景區(qū)研究 212056參考文獻(xiàn) 31.1旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度研究國(guó)外旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度研究網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的概念在國(guó)外沒(méi)有明確的定義，但國(guó)外學(xué)者會(huì)利用谷歌推出的谷歌趨勢(shì)等功能搜索某時(shí)間段內(nèi)某一事物的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行相關(guān)的研究分析。Onder（2017）通過(guò)Google趨勢(shì)平臺(tái)獲取維也納的相關(guān)關(guān)注度數(shù)據(jù)，在旅游需求預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行分析，結(jié)果為Google趨勢(shì)的數(shù)據(jù)在對(duì)季節(jié)變化的旅游需求預(yù)測(cè)中更加準(zhǔn)確。Pan（2017）等人為了確定一個(gè)預(yù)測(cè)模型，利用搜索平臺(tái)獲取的游客酒店需求數(shù)量達(dá)到了建立模型的目的。根據(jù)Google趨勢(shì)數(shù)據(jù)，ConchaArtola（2017）和其他學(xué)者對(duì)西班牙的旅游業(yè)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了分析和預(yù)測(cè)，并對(duì)英、德、法三個(gè)主要的西班牙游客市場(chǎng)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。RongChen（2017）等人提出的AGA-SSVR模型，分析了中國(guó)黃山的網(wǎng)絡(luò)信息流量，并對(duì)其每天的客流量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。國(guó)內(nèi)旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度研究國(guó)內(nèi)許多學(xué)者在互聯(lián)網(wǎng)與旅游也的不斷發(fā)展下，旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的研究吸引了他們的目光，其中百度指數(shù)、微博指數(shù)等為他們研究所需要的數(shù)據(jù)提供了采集便利。網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與實(shí)際客流量之間的關(guān)系、網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度時(shí)空特征、網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響因素這三個(gè)方面的研究比較多。周曉麗（2020）為了研究2015~2018年皇城相府客流量的預(yù)測(cè)，利用百度指數(shù)收集了該期間該地區(qū)各類(lèi)關(guān)鍵詞的關(guān)注度數(shù)據(jù)，用這些數(shù)據(jù)跟實(shí)際的月客流量進(jìn)行相結(jié)合，構(gòu)建了預(yù)測(cè)模型，發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的引入會(huì)使結(jié)果更加精準(zhǔn)；黃鯤（2017）以百度指數(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)九寨溝旅游市場(chǎng)的關(guān)注度與客流量進(jìn)行了分析，建立了1年和2年的客流預(yù)測(cè)模型，結(jié)果顯示，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度具有明顯的前兆作用，1年的預(yù)測(cè)模型較好，說(shuō)明數(shù)據(jù)覆蓋期長(zhǎng)不一定是好的。曾可盈（2019）利用百度指數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)，運(yùn)用GIS空間分析方法，結(jié)合泰爾指標(biāo)，對(duì)全國(guó)各地對(duì)東北三省4A級(jí)以上景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度進(jìn)行了空間分布特點(diǎn)分析；李會(huì)琴（2019）利用GIS空間技術(shù)，以百度指數(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)包括港澳臺(tái)在內(nèi)的249個(gè)國(guó)家5A級(jí)旅游景區(qū)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度空間分布特點(diǎn)進(jìn)行了分析，為優(yōu)化旅游景區(qū)空間布局、加強(qiáng)區(qū)域協(xié)作提供依據(jù)；靜恩明（2017）等人收集河北省旅游A級(jí)旅游網(wǎng)站的旅游人數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，利用核密度方法對(duì)其進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的空間分布特征。劉嘉毅（2019）以“天價(jià)蝦”為研究對(duì)象，對(duì)“天價(jià)蝦”旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的時(shí)空演化特點(diǎn)進(jìn)行了研究，并運(yùn)用多元回歸法從時(shí)序分布和空間分布兩個(gè)角度分析了旅游輿情網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響因素；于潔（2018）利用20家研學(xué)旅游基地的百度指數(shù)，通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)法從多因素角度分析了研學(xué)旅游基地網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度影響因素；曾銘（2019）利用微博對(duì)142個(gè)會(huì)展城市的旅游流量進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)并作為網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，并對(duì)其進(jìn)行了空間和時(shí)間上的特點(diǎn)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)法分析了網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的影響因素[]。1.2A級(jí)旅游景區(qū)研究國(guó)外5A級(jí)旅游景區(qū)研究世界旅游組織至今尚未對(duì)“旅游景區(qū)”進(jìn)行界定，僅有英美旅游機(jī)構(gòu)及旅游學(xué)者提出類(lèi)似“旅游景區(qū)”的概念：(1)廣義上的旅游目的地；(2)狹義上是一種運(yùn)營(yíng)實(shí)體，以吸引旅游者的娛樂(lè)和旅游。AllanThomasWilliams（2017）對(duì)哥倫比亞北部35個(gè)海灘利用部門(mén)分析法進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)海灘類(lèi)型、景區(qū)環(huán)境、景區(qū)景觀與景區(qū)管理存在著相互關(guān)系，而景區(qū)環(huán)境惡化已經(jīng)成為制約國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重要因素。OleksandrKarasov（2019）等以葡萄牙北部Peneda-Ger's國(guó)家公園為研究區(qū)，利用Flickr和Panoramio的地理位置信息，建立了一個(gè)以GISDLM為基準(zhǔn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。研究結(jié)果顯示，景觀一致性指標(biāo)與景觀價(jià)值具有顯著的正向關(guān)系，該研究結(jié)果可應(yīng)用于景觀規(guī)劃與管理；NelsonRangel-Buitrago（2018）研究了哥倫比亞加勒比海137個(gè)海岸站點(diǎn)，對(duì)風(fēng)景質(zhì)量、垃圾內(nèi)容和垃圾種類(lèi)進(jìn)行了分析，并將其劃分為5個(gè)類(lèi)別。國(guó)內(nèi)5A級(jí)旅游景區(qū)研究國(guó)內(nèi)研究?jī)?nèi)容包括：A級(jí)景區(qū)與滿(mǎn)意度研究、A級(jí)景區(qū)與網(wǎng)絡(luò)媒體研究、A級(jí)景區(qū)與景區(qū)門(mén)票研究、A級(jí)景區(qū)與空間布局研究。劉志成（2019）、許永華（2018）等人根據(jù)SEM模型和ROSTCM對(duì)武陵源、龍脊梯田等5個(gè)A級(jí)梯田進(jìn)行了游客滿(mǎn)意度調(diào)查；陳紅玲（2017），采用了模糊綜合評(píng)判方法，以北京明十三陵為研究對(duì)象，對(duì)陵園旅游滿(mǎn)意度進(jìn)行了分析。由亞男等、史甜甜（2018）等分別以新疆、廣東5A級(jí)旅游景區(qū)為研究單元，基于微信公眾號(hào)，通過(guò)ROSTContentMining軟件、Kano模型等，對(duì)微信公眾號(hào)影響力、用戶(hù)滿(mǎn)意度及偏好的進(jìn)行分析；李東瑾（2017）等以海南A級(jí)景區(qū)為研究對(duì)象，采用4P營(yíng)銷(xiāo)理論和內(nèi)容分析方法，對(duì)其網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略進(jìn)行了探討；謝彥君（2019）以國(guó)家重點(diǎn)旅游景區(qū)為研究對(duì)象，從理論和實(shí)踐兩方面探討了我國(guó)旅游景區(qū)門(mén)票普遍降價(jià)的可行性，認(rèn)為當(dāng)前的理論依據(jù)還不能充分支持降低景區(qū)門(mén)票價(jià)格的措施，存在夸大景區(qū)實(shí)際價(jià)格水平的嫌疑；王公為（2019）以5A景區(qū)為例，通過(guò)對(duì)景區(qū)季節(jié)性因素影響的分析，提出景區(qū)屬性、類(lèi)型、資源稟賦對(duì)景區(qū)具有調(diào)節(jié)作用。；李政欣（2019）利用ArcGIS技術(shù)對(duì)浙江省3A景區(qū)鄉(xiāng)村空間分布特點(diǎn)及影響因子進(jìn)行了實(shí)證分析；張玉（2019）從新媒體角度出發(fā)，從精準(zhǔn)、口碑、整合營(yíng)銷(xiāo)三個(gè)角度探討了5A級(jí)景區(qū)營(yíng)銷(xiāo)模式的變化。參考文獻(xiàn)[1]曾可盈,周麗君.基于百度指數(shù)的東北三省4A級(jí)及以上景區(qū)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度分析[J].東北師大學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2019,51(1):138.[2]中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信息中心.第48次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告[R].2021.[3]OnderI.ForecastingtourismdemandwithGoggletrends:Accuracycomparisonofcountriesversuscities[J].InternationalJournalofTourismResearch,2017(4).[4]PanB.Thepowerofsearchenginerankingfortouristdestinations[J].TourismManagement,2015,47:79-87.[5]ArtolaC,PintoF,dePedrazaGarcíaP.Caninternetsearchesforecasttourisminflows?[J].InternationalJournalofManpower,2015,36(1):103-116.[6]ChenR,LiangCY,HongWC,etal.Forecastingholidaydailytouristflowbasedonseasonalsupportvectorregressionwithadaptivegeneticalgorithm[J].AppliedSoftComputing,2015,26:435-443.[7]周曉麗,唐承財(cái).基于網(wǎng)絡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