旅游景点热度分析系统的设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着旅游业的蓬勃发展和互联网技术的广泛应用，人们获取旅游信息的方式发生了巨大变化，线上平台成为游客规划行程、预订服务的重要渠道。

在海量旅游信息中，旅游景点的热度成为游客决策的重要参考因素。

了解景点热度趋势、影响因素和时空分布特征，对于提升旅游服务质量、优化旅游资源配置、制定科学的旅游发展规划具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着大数据技术的快速发展，国内外学者对旅游景点热度分析进行了广泛研究，取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在旅游景点热度分析方面主要集中在以下几个方面：
1.旅游景点热度评价指标体系构建:学者们尝试从不同角度构建旅游景点热度评价指标体系，例如基于游客行为数据的指标体系、基于网络评论情感分析的指标体系、基于多源数据融合的指标体系等。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究主要包括以下内容:
1.旅游景点热度评价指标体系构建:综合考虑游客行为、景点特征、网络舆情等多源异构数据，构建科学合理的旅游景点热度评价指标体系，为景点热度分析提供量化依据。

2.数据采集与预处理:利用网络爬虫技术从旅游网站、社交媒体等平台采集景点相关数据，并对原始数据进行清洗、去重、转换等预处理操作，提高数据质量。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:阅读相关领域的文献资料，了解旅游景点热度分析的研究现状、主要方法和技术路线，为本研究提供理论基础和方法指导。

2.需求分析阶段:通过问卷调查、访谈等方式，了解用户对旅游景点热度分析系统的需求，明确系统的功能、性能、数据等方面的要求。

3.系统设计阶段:根据需求分析结果，设计系统的总体架构、数据库结构、功能模块等，并确定关键技术方案。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建多源异构数据融合的旅游景点热度评价指标体系:综合考虑游客行为、景点特征、网络舆情等多源异构数据，构建更加科学合理的旅游景点热度评价指标体系，克服传统研究中数据来源单一、指标体系不完善的局限性。

2.利用深度学习技术提升旅游景点热度预测精度:将深度学习技术应用于旅游景点热度预测，构建更加精准的预测模型，克服传统预测方法精度不高、难以捕捉复杂非线性关系的不足。

3.设计和开发交互式旅游景点热度可视化系统:设计和开发一个用户友好的交互式可视化系统，将景点热度分析结果以更加直观、生动的方式展示给用户，提升用户体验和数据分析效率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘勇, 王建民, 冯琳, 等. 基于文本情感分析的旅游目的地形象感知研究进展[j]. 地理科学进展, 2020, 39(06): 937-947.

[2] 张梦婷, 刘洪. 国内研学旅行研究热点与趋势分析——基于lda主题模型和citespace可视化分析[j]. 地理空间信息, 2022, 20(08): 19-25 32.

[3] 李响, 张序, 程静. 国内外红色旅游研究热点与趋势分析——基于citespace可视化分析[j]. 旅游学刊, 2021, 36(06): 150-164.