基于轨迹数据的景区游客时空运动模式挖掘及内在机理研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71601164
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    17.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0107.管理系统工程
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

The wide application of GPS in the field of tourism has prompted the generation of massive tourist trajectory data, which provides an unprecedented scope for the continuous observation of tourist mobility and the study of tourist spatial-temporal behavior. A multitude of valuable information and knowledge could be discovered through the tourist trajectory data mining, which will contribute to the transformation of tourism industry mode, including production, management, marketing, dissemination and consumption. Besides, it will also promote the innovation of tourism industry, like organization, service, market, etc. This project adopts an interdisciplinary research method, integrating the information technology, management science and behavior science. It designs the tourist trajectory pattern mining algorithms to mine the frequent pattern, adjoint pattern and outlier pattern from the massive tourist trajectory data. On that basis, we reveal the mechanism of spatial migration and temporal evolution of tourist spatial-temporal movement pattern, explore the relationship between tourist individual behavior and regularity of spatial-temporal movement, and study the effect of group relationship on movement pattern. Finally, an innovative system of theory and method is summarized, and a new idea of tourist management is put forward to adapt to the new situation of big data as well as the “Internet + tourism”.
随着GPS在旅游领域的广泛应用,促使景区海量游客运动轨迹数据的产生,为持续观察游客移动性和研究游客时空行为提供了前所未有的广度。通过深度挖掘游客轨迹数据,发现有价值的信息和知识,这将有助于推动我国旅游产业生产方式、管理模式、营销模式、传播形式和消费形态的转变,促进旅游业的体制创新、服务创新和市场创新。本项目综合集成运用信息技术、管理科学、行为科学等学科交叉的研究方法,设计了游客时空运动模式的挖掘算法,从中挖掘出轨迹频繁模式、伴随模式和异常模式;在此基础上揭示游客时空运动模式的空间迁移和时间演化规律、探索游客个体行为与时空运动规律性的关联关系、研究群体关系对运动模式的影响机理。形成了一套“轨迹数据采集与处理-运动模式挖掘-规律及机理发现-智能应用”的理论和方法体系,提出了适应大数据时代和“互联网+旅游”新形势下我国景区游客管理的新思路。

结项摘要

旅游活动通常被理解为是日常活动的溢出,近年来,随着对“移动性”的关注以及“移动范式”的出现,使得旅游活动被放置到人类社会活动的位置上,移动性也逐渐成为旅游研究的核心命题。本项目围绕“景区游客时空运动模式”这个主题,以游客海量轨迹数据为研究对象,综合集成运用信息技术、管理科学、行为科学等学科交叉的研究方法,遵循“数据-信息-知识-应用”的研究思路,展开了如下3个方面的研究:(1)多源异构游客时空运动轨迹信息采集与分析;(2)基于轨迹数据挖掘的游客时空运动模式内在机理及规律研究;(3)基于游客行为特性和智能优化算法的智慧旅游应用研究。课题组设计了游客时空运动模式的挖掘算法,从中挖掘出轨迹频繁模式、伴随模式和异常模式;在此基础上揭示游客时空运动模式的空间迁移和时间演化规律、探索游客个体行为与时空运动规律性的关联关系、研究群体关系对运动模式的影响机理。本研究形成了一套的理论和方法体系,提出了适应大数据时代和“互联网+旅游”新形势下我国景区游客管理的新思路。依托本项目,课题组共发表学术论文10篇,其中6篇被SSCI检索、1篇被SSCI和SCI双检索、1篇被SCI检索、还有两篇被CSSCI检索;同时获得文化和旅游部优秀研究成果一等奖1项;已经获得国家实用新型专利授权1项。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Understanding the tourist mobility using GPS: How similar are the tourists?
使用 GPS 了解游客流动性:游客有多相似?
  • DOI:
    10.1016/j.tourman.2018.09.019
  • 发表时间:
    2019-04
  • 期刊:
    Tourism Management
  • 影响因子:
    12.7
  • 作者:
    Weimin Zheng;Rui Zhou;Zhemin Zhang;Yihui Zhong;Surui Wang;Zhao Wei;Haipeng Ji
  • 通讯作者:
    Haipeng Ji
Using a heuristic approach to design personalized tour routes for heterogeneous tourist groups
利用启发式方法为异质旅游群体设计个性化旅游线路
  • DOI:
    10.1016/j.tourman.2018.12.013
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Tourism Management
  • 影响因子:
    12.7
  • 作者:
    Zheng Weimin;Liao Zhixue
  • 通讯作者:
    Liao Zhixue
景区旅游者空间行为研究综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    旅游学刊
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李渊;郑伟民;王德
  • 通讯作者:
    王德
Understanding the tourist mobility using GPS: Where is the next place?
使用 GPS 了解游客流动性:下一个地方在哪里?
  • DOI:
    10.1016/j.tourman.2016.08.009
  • 发表时间:
    2017-04-01
  • 期刊:
    TOURISM MANAGEMENT
  • 影响因子:
    12.7
  • 作者:
    Zheng, Weimin;Huang, Xiaoting;Li, Yuan
  • 通讯作者:
    Li, Yuan
Using a four-step heuristic algorithm to design personalized day tour route within a tourist attraction
使用四步启发式算法设计旅游景点内的个性化一日游路线
  • DOI:
    10.1016/j.tourman.2017.05.006
  • 发表时间:
    2017-10
  • 期刊:
    Tourism Management
  • 影响因子:
    12.7
  • 作者:
    Weimin Zheng;Zhixue Liao;Jing Qin
  • 通讯作者:
    Jing Qin

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其他文献

计及引导型充电控制策略的电动汽车充电设施与配电系统协同规划
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郑伟民;任宏涛;邓卿;孙可;王蕾;文福拴
  • 通讯作者:
    文福拴
电—气集成能源系统环境下的电力系统动态输电断面识别
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    电力科学与技术学报
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    --
  • 作者:
    邓卿;李志强;文福拴;薛友;陈锡祥;郑伟民
  • 通讯作者:
    郑伟民
原子力显微镜在DNA领域中研究应用
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    郑伟民;蔡继业
  • 通讯作者:
    蔡继业
基于线性规划的综合能源系统运行优化
  • DOI:
    10.13349/j.cnki.jdxbn.2019.01.011
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    济南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郑伟民;郁家麟;范娟娟;孙可;李春;段光;应雨龙;李靖超
  • 通讯作者:
    李靖超

其他文献

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郑伟民的其他基金

基于多源异构时空轨迹数据的城市旅游移动性内在机理及应用研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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