旅华日本、韩国游客旅游特征及偏好研究

以2004年在北京、上海、广州、桂林、昆明和西安6个热点旅游城市进行的随机抽样调查数据为依据,运用旅游地理学基本原理、心理学分析和比较分析等研究方法,从人口统计、旅游活动及偏好等方面对旅华日本和韩国游客进行了定性和定量的分析,总结出游客基本特征:游客以观光为主要目的,团队多于散客,大部分游客都有1～3次的来华经历;停留时间多为4～7 d;主要目的地是北京、上海和西安;偏好民俗文化类活动和中国传统工艺品.同时通过对比揭示两国游客的共性和差异,并提出一些建议,希望对进一步拓展日韩客源市场提供帮助.     

浅析我国旅游市场营销存在的问题及对策

随着我国改革开放和社会主义市场经济的深入发展，人们的生活水平有了很大提高，普遍开始关注和重视自己的生活质量，于是度假、休闲等旅游需求急剧增加，中国旅游业进入了一个前所未有的大发展时代。各地的旅游开发也蔚为壮观，旅游公司如雨后春笋般兴起，它们纷纷展示自己的优势，加大宣传力度，极力吸引游客，形成了激烈的旅游市场营销竞争。     

基于传播学理论的农业旅游设施建设探究

设施既是满足旅游消费的功能性建筑,也是旅游信息传播的媒介,因此设施建设直接影响游客对农业旅游园区的满意度.笔者以苏南地区开发较为成熟的农业旅游地为例,从传播学的角度对旅游设施进行解读,指出农业旅游设施建设在注重功能化的基础上需加强景观化建设,并提出相关建议.     

西安市临潼区游客行为规律分析

目的总结资源主导型旅游地游客行为规律,探讨游客行为规律与旅游地产品特征的关系,为旅游地资源整合与产品深度开发提供理论基础。方法运用有关统计资料,对西安市海外客源市场构成和游客需求结构进行分析,借助抽样调查方法对国内游客的需求结构进行了调研,结合实地调研和对旅行社、旅游者访谈,对临潼旅游者的消费形态进行了剖析。结果游客的旅行以组团方式为主,多数海外游客到临潼旅游的主要需求目的是观赏历史文物古迹,游客过夜率几乎为零;国内游客消费结构多年来变化较小,游客很多行为在西安市区完成;国内外游客的旅游消费形态具有鲜明差异,国内不同地区游客消费偏好也有明显差别,游客很少参与为旅游业能够带来显著效益的购物、娱乐和餐饮等消费活动。结论游客行为规律与旅游资源产品特点存在内在联系,滞留时间短及初端游览层次成为临潼旅游发展的主要障碍。     

秦兵马俑导游词

各位游客:大家好!欢迎来到西安旅游,今天的行程将由我来陪伴你们。我叫林璇,你们可以称我为小林,希望游客们在我的带领下能玩得愉快。现在我们将去参观秦兵马俑博物馆。秦兵马俑博物馆位于西安市东35公里处,在进入景区之前,我先给大家简单介绍一下秦兵马俑。     

基于群体智慧的电影排序模型

利用新浪微博的微群信息,在蚁群算法的基础上,提出了一种基于群体智慧思想的排序模型(ACOR),通过结合用户的偏好及电影热度对电影进行综合排名.同时考虑了微博中的情感因素,分析用户对电影的情感倾向并计算其情感值.最后,根据群体形成的情感积累值对热议的电影排序.实验结果表明:该模型更符合用户的偏好,并具有一定的实时性,可以有效地为用户提供相关电影信息.     

基于多视角特征融合的中文垃圾微博过滤

微博中隐含着舆论热点等与特定话题相关的有价值的信息。因此,针对微博数据分析（如话题发现等）的工作成了当前的研究热点。由于微博内容和形式的高度自由,使得相关的研究工作面临着垃圾数据噪声大、有用数据提取难的问题。然而,目前针对非公共话题的中文垃圾微博过滤尚无有效方法。提出一种基于多视角特征融合的垃圾微博过滤方法。该方法首先从微博的结构和内容两个视角建立规则,再与微博文本分词结果进行融合构造复合特征,并以此对垃圾微博进行过滤。通过在真实数据集上的实验表明多视角融合的特征使得过滤效果有明显提升。     

大数据背景下的学生情感词典构建方法?

学生的情感教育一直是教育界的研究热点和难点,由于学生个人情感的隐秘性,教师很难获取学生的情感状况.研究通过学生大量使用的社会交互网站中的文本信息分析学生的情感状态,核心是针对学生常用情感词构建情感词典,根据学生大量使用新词、伪词的特点,结合新浪微博提供的情感符号,以现有情感词典为基础,在动态更新的新浪微博大数据中应用文本相似度计算方法,扩充情感词典,构建符合学生语言特点和新浪微博风格的学生情感词典.词典包括情感极性和强度,为基于学生微博文本的情感感知和进一步的情感教育奠定基础.     

旅游行业竞争评估

从市场营销的角度,对旅游业的核心行业———旅游地行业竞争进行了初步研究。通过区分行业竞争者和市场竞争者,识别竞争者;在综合运用"特而菲法"与统计分析法的基础上,建立竞争者优劣势评价模型、"游客评价表"和游客价值评价模型,定量分析旅游地竞争优劣势、量化旅游地总游客价值和总游客成本,从而对潜在的行业竞争者进行选择;并运用"游客/旅游产品盈利分析法"和"产品成长—份额矩阵"进行游客和旅游产品选择。