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基于大数据空间标记的惯常环境技术定义
信息技术
2024-07-30
中国旅游研究院
Explorer丨森
惯常环境是旅游学的重要概念,但目前缺乏统一和明确的技术定义,导致旅游统计执行混乱和负面舆情频发。
惯常环境的技术定义应包括以居所为中心的惯常空间和以职学地为中心的惯常空间,形成一个由不等圆组成的不规则区域,不受行政区划限制。
研究发现:
基于密度的空间聚类算法(DBSCAN)可用于标记惯常环境,扫描半径宜限定在1km以内,以减少位置噪声干扰。
以居所为中心的惯常空间不超过1个,以职学地为中心的惯常空间个数小于等于2。
以居所为中心的惯常空间半径以40km为宜,以职学地为中心的惯常空间半径以2km~3km更为合理。
无需用全样本位置数据进行标记,通过代表性用户出游率或抵达率扩样实现总体推算。
不能标记惯常环境的用户,可假定其出游率或抵达率与能标记的用户相同,即符合同一性假定。
该研究为大数据的旅游统计规范化应用提供技术参考,为基于大数据的旅游流研究夯实了基础。
建议将惯常环境的技术定义阐述为:一个人日常生活和工作的地方,具体为主要住所周边一定范围和职学地周边一定范围构成的空间合集。
DBSCAN方法在居民惯常环境大数据标记中适用性更强,但参数设置对结果影响较大,需根据实际情况进行差异化设置。
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