【摘 要】
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社交媒体签到数据为旅游流时空特征研究提供了新的途径。基于2017年3月至2018年2月锦州市旅游流微博签到数据,运用统计分析、小波分析、自然间断点分类法、权重分析等方法,结
【基金项目】
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2016年国家旅游局“万名旅游英才计划”项目(WMYC20165-1011);辽宁省教育厅人文社会科学研究项目(WY2016001)
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社交媒体签到数据为旅游流时空特征研究提供了新的途径。基于2017年3月至2018年2月锦州市旅游流微博签到数据,运用统计分析、小波分析、自然间断点分类法、权重分析等方法,结合MATLAB、ArcGIS等软件,对锦州市一整年的旅游流时空分布特征进行研究,结果表明:旅游流出游呈现“峰林结构”特征,4—5月是锦州市全年旅游高峰期;省内游客集中于4—5月,省外游客集中于10月;旅游流呈现多时间尺度波动特征,其中8~12d和31~38d两个时间尺度的周期表现较为显著;旅游流客源属性不同,其出游时间集聚性、时间分布特
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