【摘 要】
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随着大众旅游的兴起，为了降低旅游决策中的不确定性，使用搜索引擎进行旅游信息搜索成为游客获取旅游信息的主要渠道。同时，搜索引擎记录的用户行为数据也为旅游管理部门的客流量
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随着大众旅游的兴起，为了降低旅游决策中的不确定性，使用搜索引擎进行旅游信息搜索成为游客获取旅游信息的主要渠道。同时，搜索引擎记录的用户行为数据也为旅游管理部门的客流量预测提供了重要数据源，搜索数据中的冗余、不相关信息导致的“测不准”现象需要有效甄别预测能力较强的搜索词。因此，在相关理论的基础上，本文提出了旅游“搜索行为-变量筛选”概念模型，以“搜索数据预测九寨沟客流量”为例，研究了单选词方法和组合选词方法的效力，并为网络搜索预测和景区经营管理提出建议。 首先，在分析旅游信息搜索行为模式和变量筛选技术的基础上，提出了旅游“搜索行为-变量筛选”概念模型，建立了用户推荐式、启发式和自发式搜索行为与变量间相关性、距离和记忆性选词方法的联系。 然后，对比每种选词方法下不同衡量指标的原理和应用情况，采用累积相关系数、动态时间弯曲(Dynamic Time Warping，DTW)距离和Hurst指数方法甄别预测力较高的搜索词集合并比较其内容构成。在时间序列模型和随机森林模型下对比不同选词方法的效力，发现引入搜索数据可提高预测精确性，且外部信息驱动下的推荐式、启发式搜索行为对应的累积相关系数和DTW距离选词方法效力较优。 其次，引入取交集和BORDA计数法两种组合技术集成单选词方法的结果，结果显示，BORDA计数法具备较高的组合效率;此外，选词效力较优的累积相关系数和DTW距离方法组合后，可用更少的搜索词得到较优的预测结果，体现了外部信息在旅游决策中的重要性。 最后，结合本文研究成果为网络搜索数据预测和景区的经营管理提出建议。
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