大数据时代的位置签到数据在旅游景点评价中的应用

"该文章是2015年发表在《测绘科学技术学报》的一篇自然科学论文，由李响、张晶、江南、赵婷和杨飞等人撰写。研究主要探讨了一种结合位置签到数据和景点分级信息的旅游景点评价方法。传统的旅游景点评价依赖专家调查，但随着大数据的发展，作者提出利用互联网上的位置签到数据来反映公众对景点的喜好。通过建立新的评价指标体系，他们将郑州及周边地区的景点分为五类：重点推荐、传统景点、传统普通、值得探索和谨慎选择。此外，研究还深入分析了用户性别、地域和签到时间等因素，以揭示潜在的游客偏好和景点的季节性变化。最终，通过专家访谈、电话调研和实地考察验证了这种方法的准确性和实用性。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **旅游景点评价的新方法**：传统的评价方式基于专家的主观判断，而本文提出的方法结合了大数据分析，尤其是位置签到数据，以更全面地评估景点的受欢迎程度。 2. **位置签到数据的应用**：签到数据能反映游客的行为模式，数量多的签到可能意味着景点更受大众欢迎。通过分析这些数据，可以更准确地了解公众的偏好。 3. **指标体系构建**：建立了一个融合“专家”和“大众”观点的评价体系，将景点分为五个类别，为旅游规划和推荐提供了新的参考标准。 4. **用户特征分析**：研究考虑了用户的性别、地区和签到时间等信息，有助于识别特定群体偏好的景点，比如男性或女性喜欢的景点，本地人或外地人常去的景点。 5. **旅游景点的季节性分析**：通过对签到时间的分析，可以揭示景点的淡旺季，为旅游业提供管理策略的依据。 6. **实证验证**：通过专家访谈、电话调研和实地考察，对52个景点进行了验证，证明了新方法的可靠性和实用性。 7. **数据挖掘技术**：论文中可能涉及了数据挖掘技术，如盒子模型和Pearson相关系数，用于分析和关联各种数据特征。 8. **科学分类与评价**：论文使用了中图分类号P289，这表明它属于地理信息科学或地图学的范畴，具有较高的学术价值。 9. **文献标识码A**：标识码A通常表示原创性的科学研究论文，表明该研究是具有创新性的学术贡献。 10. **DOI编码**：文章的DOI编码10.3969/j.issn.1673-6338.2015.04.016，为电子资源的唯一标识，便于后续引用和检索。 这篇研究为旅游业提供了新的视角和工具，不仅有助于景点管理和推荐系统，也对大数据在旅游领域的应用进行了积极探索。