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摘要
随着互联网技术的发展与普及，许多学者尝试将网络文本数据用于旅游研究，现有的相关研究多采取词频统计的方法，对目的地形象、旅游动机等进行分析，对网络游记中的行程信息关注较少。基于此，笔者搜集了蝉游记、百度旅游网站上内地游客赴港旅游的相关游记，重点分析其中的游客行程信息，统计出游客出行地点的频次数据，由此绘制香港地区旅游热点地图；然后，借助关联规则和层次聚类法揭示赴港游客时空行为的潜在规律。研究发现：(1)赴港游客出行热点主要集中在香港中南部的九龙、香港岛区域；(2)部分旅游热点之间存在较强的关联关系，由此可预测游客出行目的地的选择；(3)聚类分析结果显示，赴港游客按其出行特征可分为8种类型。本研究验证了运用网络游记进行个体时空行为分析的可行性，并提出特定的数据收集和处理方法，使关联规则分析和聚类分析能够用于相关研究之中，此方法可通过一定的技术手段实现自动化的数据挖掘与处理，使对网络游记中海量地点信息的分析成为可能，从而可促进旅游同大数据的结合。
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