基于多模态网络数据挖掘的景区游客流量预测与预警研究

项目名称： 基于多模态网络数据挖掘的景区游客流量预测与预警研究

项目编号： No.71373023

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 管理科学

项目作者： 黄先开

作者单位： 北京联合大学

项目金额： 58万元

中文摘要： 科学预测景区游客流量是旅游安全和应急管理中亟需解决的重要问题，而游客网上搜索行为的普及，为解决这一问题提供了新的思路。本项目在对游客流量影响因素及游客网上搜索行为特征进行全面分析的基础上，建立预测模型和预警系统。主要研究内容包括：1）采用多模态网络数据挖掘的方法分析研究网络信息与旅游者行为的关联性，挖掘出能反映景区客流量的有效信息；2）基于多模态网络数据挖掘信息，引入网络数据合成指数，有效提高预测模型的精度，特别是预测模型的时效性；3）基于预测结果和借鉴资本流动监测与预警的研究方法，构建景区安全评估指标体系，合成"客流压力指标"、确定预警分级和阈值等，开展景区游客流量实时动态监控和应急管理的研究，建立旅游景区预警系统。本项目的研究意义：1）理论上，提出基于多模态数据挖掘的关联算法和预测模型，丰富和发展预测理论与技术；2）应用上，为景区和行业管理部门制订安全监测和应急管理政策提供决策依据。

中文关键词： 消费者搜索；支持向量回归；相关向量机；混合预测模型；

英文摘要： Vistor flow forecasting of scenic spot is significant for tourism safety and emergency management. Searching travel related information on the Web becomes popular and inspires new ideas for tackling forecasting problem. Based on the comprehensive analysis

英文关键词： Consumer search；Support vector regression；Relevance vector machine；Hybrid forecast model；