基于POI的旅游热度展示系统设计

刘志鹏，吴 恋,2

(1.贵州师范学院 数学与大数据学院，贵州 贵阳 550018；2.贵州师范学院 大数据科学与智能工程研究院，贵州 贵阳 550018)

0 引言

旅游产业的发展，对于地方的经济有着重大影响，近几年，随着“多彩贵州”“侗族大歌”等有关民族活动的举行，使得贵州省的旅游知名度得到了相应的提升，同时，互联网上关于贵州乡村休闲旅游的信息也逐渐增加，但游客却很难从大量的旅游信息中获取自己感兴趣的信息，只能选择盲从。因此，筛选出热门景区并推荐给游客，不仅可让游客找到心仪的旅游胜地，也可带动旅游景点的经济发展。

1 研究内容分析

1.1 研究内容之一：探索贵州省内游客POI空间分布特征

该部分主要从静态的角度对游客的POI空间分布特征进行研究。一方面通过众多旅游网站及社交网站采集相关POI数据，利用Arcgis空间分析工具从整体上分析游客POI空间格局，再利用Arcgis的统计分析工具，分析不同方向上游客POI的整体变化趋势，最后对各景区的游客POI的数量、密度及旅游资源数量关系进行对比分析，分析贵州省内游客POI分布的一般特征。

1.2 研究内容之二：探索贵州省内游客POI时空变化特征

该部分主要从动态角度对游客POI时空变化特征进行研究。首先利用Arcgis中的密度分析方法探索基于月份游客POI发布的变化特征，并对其结果进行分析，再利用同样的方法探索游客基于时间段POI的数量变化特征并加以分析。

Arcgis中的Getis-OrdGi*热点分析工具，是用来检验局部地区是否存在统计显著的高值和低值，可以用可视化的方法展示“热点区”和“冷点区”。其计算公式如下：

对Gi*(d)进行标准化处理得：

式中，E(Gi*)和Var(Gi*)分别是Gi*的数学期望值和方差，Wij是空间权重，如果Z(Gi*)为正，且数值高，则表明i周围的值比较高，属于空间集聚区，即热点区；相反，若Z(Gi*)为负，则i周围的值较低，属于冷点区。

1.3 国内外研究现状和发展动态

2006年，Lew等[1]尝试对游客的空间移动模式进行建模，探索旅游目的地内部游客空间行为模式的重要影响因素；2007年，Noam Shoval[2-3]采用GPS追踪方法，探索了中东古城阿卡的游客分布与空间变化规律；2011年，Becker等[4]利用用户社交网络、公交刷卡、GPS定位、智能手机等包含位置信息的数据研究城市居民流动与出行模式。2016年，Hermawati等[5]使用DBSCAN聚类方法，研究了交通密度水平。

2000年，张红等[6]通过对桂林境外游客的实地抽样调查，利用Visual FoxPro 软件，探讨桂林境外游客市场结构特征、客流量的时间变化规律及其与11个旅游热点城市之间的空间流动模式；2006年，张晗等[7]利用MD_Apriori算法，通过挖掘关联规则，将旅游服务分析结果推荐给用户；2015年，丁娟等[8]采用了DBScan聚类分析方法，结合数理统计和GIS空间分析的方法，基于POI数据分析中国游客POI分布的空间格局形；2015年，柴彦威等[9]基于POI数据，分析广州市商业业态空间布局并分析了产业发展、城市用地、交通发展、消费者行为习惯和历史文化等影响因素。

目前，国内外游客空间偏好已有诸多学者进行了相应的探讨，但由于获取游客时空方面的数据有较大难度，未能使用合适的空间分析技术，从而无法得到大量准确的数据；同时，使用问卷调查、统计年鉴以及GPS追踪方法获取的数据有限，因此无法满足研究者的研究需求。

2 系统分析

2.1 需求分析

该系统主要是展示不同的时间段贵州各个旅游景点的受欢迎程度，将其受欢迎程度通过热点图的形式展示在地图上，用户可以根据热点值判断哪些旅游景区是非常受欢迎的热门景区，哪些景区是不受欢迎的冷门景区，从而可以选择适合的景区出游，既节省了做攻略的时间，又准确地避开了冷门景点。

2.2 贵州省游客目前流动特征分析

贵州地势西高东低，旅游景区总体较为分散，中心密集、外围分散，因为人口密集大的地方，景区品质质量较差，所以游客偏向于依山傍水人数较少但交通较好的景区，比如贵州省贵阳市，遵义市游客较多，而六盘水，黔西南等发展不好地区游客偏少。贵州省旅游景点也跟水资源联系紧密，70%或以上的旅游资源都沿着水系分布，由此我们也可以知道贵州省内游客也因为贵州省的水资源丰厚，偏向于这类景点。

可以利用POI大数据、Arcgis中的统计分析工具、Getis-OrdGi*热点分析以及密度分析工具，准确地分析出贵州省内游客POI分布的一般特征，并通过数据可视化工具将其分布情况在地图上进行展示，其分布情况会随着数据更新而不断更新，为贵州省内游客提供及时而准确的景区热点可供选择。

2.3 系统可行性分析

利用计算机网站系统，可以实时、有效并准确地帮助游客选择了人气较高的热门景区，并有效推动热门景区的经济发展，可行性较高。本系统的可行性分析如下。

2.3.1 技术可行性

随机网络技术和软件技术的不断发展与完善，将旅游景点与计算机技术相融合在市场上已经是非常普遍的一种带动经济发展的方式，因此旅游相关的网站系统在技术上是比较成熟的。在本网站中，利用Python相关技术获取贵州各旅游景点的热点值，通过HTML和CSS技术将贵州各个景区的热点值在地图上显示，界面功能实现简单，且美化容易，能够满足本系统的技术要求。

2.3.2 经济可行性

整体实现的过程中，采用Python技术获取游客POI信息，成本较低，使用人员投入较少、投入经济较低且制作过程相对简单，能够满足中小型网站的需求，后取得的结果能满足大多数游客的兴趣。

2.3.3 社会需求可行性

首先对于游客而言，从众多旅游网站及社交网站获取POI数据，所获得的数据不仅包括详细的经纬度详细，还包括精确的拍摄时间，利用一系列比较精确的算法，结合定量与定性相结合的研究方法，为贵州省内游客提供最合适的选择。

对于旅游产业而言，很多小地方的经济不够发达，对于群众的宣传度不够，我们以最简便的方式清晰展现各地特色，以供游客舒心选择，带动各地旅游产业大力发展。

2.4 网站设计

本网站采用的是B/S(浏览器/服务器)模式。用户和服务器之间的交互主要通过浏览器来实现，用户的操作都由Web服务器进行存储，数据库主要是用于存放后台数据，前台用到的数据都是从后台数据库中获取。B/S系统架构如图1所示。

图1 B/S系统架构

3 系统实现

3.1 数据获取

对于本网站而言，获取贵州各旅游景点的数据是必不可少的一个环节，由此选择合适的数据获取方式是至关重要的。通过问卷调查、统计年鉴以及GPS追踪方法获取的数据有限，而且将会耗费较大的人力物力，增加系统开发的成本。由此，利用Python技术从各旅游网站和社交平台获取各旅游景点的热度信息，通过获取各景点的经纬度信息、浏览次数以及社交平台相关景点的点赞数和评论数确定该景点的热度值。

3.2 功能模块设计

本系统主要有以下几个主要功能模块：景区热度值信息浏览模块、景区信息查询模块、用户留言模块，如图2所示。

图2 功能模块

3.2.1 景区信息查询

通过该模块，用户可以通过关键词对景点信息进行相关检索，出现相关和相似景区的信息，得到一定的有效参考信息，还可以返回对应的查询信息，按照自己的喜好、根据自己的需求进行筛选，节省了查询的时间，得到的信息也会更加及时、可靠、有效。

3.2.2 景区热度值信息浏览

通过该模块可以在短短几秒钟之内查看到各个景点的热度值和该景区的相关介绍，对于各个景点的特色与风土人情提前了解一二，同时也可以根据用户自己需求进行分类浏览查看，对于景点的热度信息进行实时更新，让平台用户及时接收到有效准确的景点信息。

3.2.3 用户留言模块

用户可以在该平台上对去到的不同景点进行实时点评，也可以通过该平台查看其他用户对各个景点的留言及点评，提前对于自己想去的景点做好攻略，为部分游客做了有效参考。

也会有平台管理员去鉴别评论的真实性，对于恶意攻击及不当言论的用户进行处理，保证用户的权力。

4 结语

本文运用热点分析、核密度(Kernel)、Ripley’s K(d)函数、Moran’sI指数等方法、分析旅游景点的空间分布特征，并且为数据可视化提供了新的视角游客旅游兴趣导向清晰。

热门景区排行榜是人们出游时最为关注的问题之一，本系统通过展示贵州不同景区在不同时间的热力值，为游客对热门景区的选择提供了有效参考依据。