[发明专利]基于网络关注度拟合客流量的旅游景区饱和度预警方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种旅游景区饱和度预警方法，尤其是基于网络关注度拟合客流量的旅游景区饱和度预警方法，属于旅游景区预警领域。

背景技术

网络搜索数据与现实社会行为之间的相关性一直是国内外研究的热点，Ginsberg等(2009)利用谷歌提供的搜索解析功能，对流感有关关键词的搜索量和流感发病人数的相关性进行了研究，刘颖、吕本富等(2011)以股票为例，发现网络搜索量能较好预测股票的收益率。

随着互联网技术的迅猛发展，传统旅游业面临巨大冲击和挑战，互联网庞大的搜索数据折射了人群的兴趣和关注，反映了其行为趋势和规律，如何将大量网络数据应用到旅游业的发展成了当今的一个热门议题。

准确预测客流量对景区发展来说至关重要，而传统的预测方法多依赖统计部门或市场调研机构发布，很难从众多的影响因素中捕捉影响景区客流量的有效指标，无法进行事前预测。

随着研究的深入，出现了相关针对旅游行为的研究，李山、邱荣旭、陈玲(2008)发现了手掌模式、年内双峰、三峰模式等网络关注度时间分布规律；马丽君、孙根年、黄芸玛、周瑞娜(2011)构建了游客量与网络关注度的时空相关模型；黄开先、张丽峰等(2013)基于故宫的网络关注度和实际接待人数，建立了预测故宫景区游客量的模型，以期为景区决策提供一种依据。

既有的预测模型忽略了旅客搜索行为和出行行为之间的时间差，使得预测结果也存在一定的滞后性，为游客的出行和景区管理带来不便。尤其在“五一黄金周”“十一黄金周”等高峰出行期，精确的预测尤为重要。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述现有技术的缺陷，提供了一种基于网络关注度拟合客流量的旅游景区饱和度预警方法，该方法能较准确地反应游客的旅游意愿通过建立所选取的代表性景点的游客量预测模型，实时预测景区客流量并估算景区饱和度，对游客及景区提出相关建议。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

基于网络关注度拟合客流量的旅游景区饱和度预警方法，包括以下步骤：

S1、通过景区官方网站或当地旅游年鉴查询景区某一研究时段内每日客流量数据；

S2、计算景区所研究时段内的网络关注度，具体包括：

S21、基于旅游要素初步选取网络搜索关键词，并运用长尾工具进行网络搜索相关关键词挖掘；

S22、在得到一个初步关键词库后，在百度指数平台依次查询每个关键词在所研究时段内的百度指数数据；

S23、在EXCEL软件中运用CORREL函数依次检验每个关键词的百度指数与景区实际客流量之间的相关性系数，选取相关性较大的关键词；

S24、在EXCEL软件中运用几何平均值法和均分差法对选定的关键词的网络关注度进行整合，得到景区所研究时段内的网络整合关注度；

S3、基于上述数据，初步拟合景区客流量预测模型，运用MATLAB软件对两组数据进行互相关函数分析，得到景区网络关注度和景区客流量之间时间序列上的差值，从而计算出滞后的时间差来修正初步预测模型，得到精确的景区客流量预测模型；

S4、输入景区所研究时段内的网络关注度，计算得到出预计客流量，在判断预计客流量大于景区舒适承载度时，进行景区饱和度计算，并触发景区饱和度诊断系统，进行饱和度诊断并对景区管理人员及游客提出相关策略和建议。

作为一种实施方案，步骤S21中，所述网络搜索关键词以“吃、住、行、游、购、娱”旅游六要素作为选取标准。

作为一种实施方案，步骤S21中，所述运用长尾工具进行网络搜索相关关键词挖掘，具体为：

打开站长之家中的站长工具，在长尾关键词搜索栏输入关键词，点击“查询”，得到与该关键词相关性较高的其他相关关键词，即得到第一级关键词库。

作为一种实施方案，步骤S22中，所述在百度指数平台依次查询每个关键词在所研究时段内的百度指数数据，具体为：

1)打开百度指数平台，在百度指数搜索栏中输入需要查询的关键词，选择所搜索的时间范围和地区，点击“百度一下”得到相应时间段和相应地区对该关键词的关注度趋势；

2)鼠标滑过趋势线，显示鼠标所指日期该地区对所键入关键词的日关注度指数；

3)逐步输入第一级关键词库中的所有关键词，剔除未被百度指数平台收录的关键词，获得第二级关键词库；

4)依次查询第二级关键词库中的每一个关键词，得到每一个关键词在所研究时段内的每日网络关注指数。

作为一种实施方案，步骤S23，具体如下：