【摘 要】
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对长期旅游大数据的深入挖掘有助于把握旅游城市演化发展规律.使用YFCC100M地理标记照片数据集,提出分区与自适应优化的DBSCAN空间聚类方法,并分别从点与网络视角对北京市旅
【机 构】
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南京大学地理与海洋科学学院,南京 210023;公安部交通管理科学研究所,无锡 214151
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对长期旅游大数据的深入挖掘有助于把握旅游城市演化发展规律.使用YFCC100M地理标记照片数据集,提出分区与自适应优化的DBSCAN空间聚类方法,并分别从点与网络视角对北京市旅游热点区域的时空演化特征进行研究.结果显示:(1)北京市城市环路是旅游流聚集程度的重要分界线,奥运会的举办对城市旅游带动明显,奥运村、亚运村与三里屯等的兴起形成了新的城市旅游格局.(2)北京市核心区与主城区内旅游流聚集区由分散的条带状向紧凑的团块状发展,AOI(Area of Interest)空间形态在2008年后趋于稳定;主城区与核心区AOI在暑期客流集聚密度与分布不均衡性最高,郊区AOI在下半年客流集聚密度上升.(3)北京市旅游流网络的规模和客流量逐渐增加,整体呈现扩张态势,网络中热门节点对冷门节点具有带动作用,存在正相关演化趋势.
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