基于信息发布的景区游客分布诱导策略研究

Appropriate tourist behavior management is the important way to solve the overload of tourists in scenic spot caused by increase of tourists scare. It is also one of the most competitive research fields of tourism management. In recent years, the tourist behavior management research has achieved fruitful results, but major of them focuse on controlling the tourist behavior, which has great limitations as it is difficult to adapt to the new situation of individual travel mode. So, it is urgent to change management mode from "control" to "guide". This project takes tourists distribution as the research object, adopts an interdisciplinary research method, integrating intelligent simulation, statistical analysis, complex networks, optimization theory and digital signal processing theory, to analyze the intrinsic relationship between tourists distribution evolution and tourists arriving distribution, and scenic' touriss scale, and the network structure of scenic respectively, reveal the tourists distribution’s evolution law with the time, then design the short-term prediction algorithm of tourists distribution. Furthermore, on that base, we explore the mechanism of using prediction information release to guide tourists distribution. This project will provide decision making basis and technical support for the guidance of tourists’ behavior, and lay the theoretical foundation for the transformation of scenic tourist management mode.

恰当的游客行为管理是解决游客规模扩大所导致的景区负荷过载问题的最重要手段，也是当前旅游管理研究最具挑战的领域之一。近年来，游客行为管理的研究取得了丰硕的成果，但绝大多数是以控制游客行为为主要方式，具有较大的局限性，难以适应当前“互联网+旅游”新形势下以自主化、个性化和体验化为特色的旅游方式的游客管理需求，游客管理迫切的需要从“管控式”向“诱导式”转变。本项目以游客分布为研究对象，综合运用智能仿真、统计分析、复杂网络、优化理论和数字信号处理等理论和方法探析游客分布演变与游客达到分布、景区游客规模、景区网络结构三者之间的内在关系，揭示游客分布随时间的演变规律，进而设计游客分布的短时预测算法，并在此基础上以预测结果为诱导信息，探索信息发布对游客分布演变的诱导作用和内在机理，为设计有效的游客行为诱导措施提供决策依据和技术支撑，为景区游客管理模式的转型奠定理论基础。

本项目以旅游景区游客分布为研究对象，综合运用信息技术、管理科学以及计算科学等交叉学科的理论与方法，探索了景区游客分布的诱导机制，有效的缓解景区游客过度集中现象，促进游客在景区内部有序运动。其具体如下3个方面的研究：（1）景区游客分布的演变规律分析；（2）景区游客分布的短时预测研究；（3）诱导信息发布对游客分布演变诱导的内在机理研究。本项目的研究在一定程度揭示了景区游客分布演变与游客规模和景区网络结构的内在关系，并基于“分解-预测-组合”的理念设计了游客分布短时预测的高效算法；在此基础上进一步探讨了以预测结果为诱导信息，探究诱导信息发布对游客分布演变的诱导作用和内在机理。本项目形成了一套“游客位置数据采集与处理—信息预测—分布诱导”的理论与方法体系，为“互联网+旅游”新形势下设计有效的游客行为引导措施提供决策依据和技术支撑。依托本项目，共完成学术论文7篇，4篇已发表并被SCI/SSCI检索；同时获得文化和旅游部优秀研究成果三等奖一项。