文献类型：期刊文章

作　　者：蔡卫民[1] 曾铭[2] 李冬杰[3]

CAI Weimin;ZENG Ming;LI Dongjie(College of Tourism,Hunan Normal University,Changsha 410081,Hunan,China;Department of Tourism Management,Zhangjiajie Institute of Aeronautical Engineering,Zhangjiajie 427000,Hunan,China;College of Tourism and History and Culture,Zhaoqing University,Zhaoqing 526061,Guangdong,China)

机构地区：[1]湖南师范大学旅游学院,中国湖南长沙410081 [2]张家界航空工业职业技术学院旅游管理系,中国湖南张家界427000 [3]肇庆学院旅游与历史文化学院,中国广东肇庆526061

出　　处：《经济地理》

基　　金：湖南省社会科学基金项目(17JD55)。

年　　份：2020

卷　　号：40

期　　号：8

起止页码：185-193

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、CSSCI、CSSCI2019_2020、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以全国142个会展城市为研究对象,基于新浪微博平台获取2011—2018年会展城市的旅游微博数据,采用核密度、灰色关联等方法分析数据的时空特征及其影响因素。研究发现:①2011—2018年中国会展城市旅游微博时间分布上,年际变化呈现波动递增的趋势;年内变化表现为明显的"双峰一谷"模式,并有"淡季短、旺季长"的特点;节假日特征表现为节前旅游微博数明显下降,在假期第一天达到最低点,随后开始缓慢抬升,并在节后第一天明显上升,至节后第二天上升到稳定区间,总体上表现为"U"型分布。②空间分布上,空间结构由"多核"逐步转变为"弓型"的集群化分布;数据分布在部分地区集中,倾向于向高经济发展水平、高会展业发展水平、高互联网发展水平的城市聚集。③影响因素上,会展业发展水平、经济发展水平等是影响中国会展城市旅游微博时空分布的重要因素;展会数量、展览面积等是影响旅游微博时空分布的重要因素指标。

关 键 词：会展城市 旅游微博 节假日 集群化分布  会展业 大数据分析  

分 类 号：F59[旅游管理类]