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。
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