CN112819659B - 旅游景点开发与评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种旅游景点开发与评价方法，建立旅游景点可达性网络，以及基于网络点评数据建立旅游景点共现网络；基于旅游景点可达性网络和旅游景点共现网络的节点特征、连线特征、子网特征和网络特征评价旅游景点开发绩效，生成旅游景点开发策略；本发明选择多种数据来源，从旅游活动全生命周期特征着手，根据旅游者在旅游活动的不同阶段呈现的不同特征，基于实时交通路况和景点切换构建旅游景点可达性网络，基于网络点评数据构建旅游景点共现网络；通过节点、子网和全局三个尺度的分析，揭示旅游景点在不同网络中的地位与作用，分析其同配与异配特征，评价旅游景点开发空间绩效，制定对应的旅游景点开发策略。
Description
技术领域
本发明属于旅游资源开发技术领域，具体地说，是涉及一种旅游景点开发与评价方法。
背景技术
旅游景点是旅游业发展的前提和基础，是联系旅游出行地和旅游目的地的重要纽带。
旅游空间结构体现了旅游活动要素的空间属性和相关关系，纵观国内外相关研究，可以发现，受统计数据的限制，相关研究多以行政区域面板数据为研究样本，数据来自于行政统计年鉴数据或问卷调查数据，这些数据存在时空分辨率不足、样本量有限、对于旅游景点间隐性关联作用解释力不足等问题。
旅游是一个吃住行游购娱多环节联动的全生命周期活动，随着智慧旅游的发展，信息化日益渗透到旅游活动全过程。例如，游客在出行前倾向于网络搜索景点信息，出行中晒朋友圈和发微博，出行后进行点评和分享旅游见闻与攻略，使得旅游景点的价值被地理空间和网络空间不断重塑、复杂耦合。
发明内容
本发明基于旅游全生命周期理论和耦合理论提供一种旅游景点开发与评价方法，充分考虑旅游景点自身的等级特征、地理邻近性特征、地理空间网络与数字足迹网络的结构同配和异配特征，挖掘旅游景点在可达性网络和共现网络的位势与能级的等级性、关联性与异质性角度，评价旅游景点开发空间绩效、制定对应的旅游景点开发策略。
本发明采用以下技术方案予以实现：
提出一种旅游景点开发与评价方法，包括：建立旅游景点可达性网络；基于网络点评数据建立旅游景点共现网络；基于所述旅游景点可达性网络和所述旅游景点共现网络的节点特征、连线特征、子网特征和网络特征评价旅游景点开发绩效，生成旅游景点开发策略；其中，共现表示为两个以上的旅游景点在同一网络点评数据中出现。
进一步的，所述建立旅游景点可达性网络，具体包括：获取各旅游景点数据；以旅游景点为节点，基于实时交通路况，给定时间或距离阈值下旅游景点间彼此可达性为连线，建立旅游景点可达性网络；根据旅游景点的星级和/或景点摘要设定节点的等级，根据旅游景点的新建年份和/或景点种类设定节点的类型，基于节点的等级构建权重；根据旅游景点间的路网距离或沿路网通行时间设定连线权重。
进一步的，所述基于网络点评数据建立旅游景点共现网络，具体包括：获取网络点评数据并进行筛选；对筛选的网络点评数据进行分词和词频统计；首先根据筛选的旅游景点与在点评数据中出现的频次得到初始矩阵，接着以旅游景点为行和列，构建旅游景点共现矩阵；统计每个旅游景点在各网络点评数据中是否出现或出现的次数；若两个旅游景点在同一条点评数据中出现，则旅游景点对应的节点间存在连线，对应的旅游景点矩阵要素值设为1或频次。建立旅游景点共现网络。
进一步的，所述方法还包括：根据网络点评数据的热度、回复数、点赞数设定节点的大小；根据旅游景点间的共现性频次设定连线强度。
进一步的，基于所述旅游景点可达性网络和所述旅游景点共现网络的节点特性评价旅游景点开发绩效，生成旅游景点开发策略，具体包括：根据旅游景点的重要性程度生成旅游景点的加权度中心性数据；和/或，根据旅游景点的切换能力生成旅游景点的中介中心性数据；和/或，根据旅游景点的可达性生成旅游景点的邻近中心性数据；和/或，根据旅游景点相连的景点间的连线情况计算生成集聚系数数据；和/或，根据旅游景点间的最短距离生成平均最短路径长度数据；和/或，根据旅游景点间切换关系生成结构空洞数据。
进一步的，基于所述旅游景点可达性网络和所述旅游景点共现网络的子网特征生成旅游景点开发策略和评价，具体包括：计算不同属性的节点个数与连线数得到子网规模，实现网络大小刻画；计算每个节点的平均连接数得到平均连通度，实现网络密集程度分析；计算相连的景点的连线情况生成子网集聚系数，实现邻域完整性判断；计算网络中任意两点之间的最短距离均值得到特征路径长度，实现网络紧凑程度的判别。
进一步的，基于所述旅游景点可达性网络和所述旅游景点共现网络的网络特征评价旅游景点开发绩效，生成旅游景点开发策略，具体包括：
计算各节点间真实连线数与理论最大连线数的比值，得到网络密度；
对于旅游景点可达性网络，以网络中所有景点组成的集合为Q＝(H,P),以满足全部核心景点的总权重不少于全部边缘景点的总权重为条件，通过分析网络的静态聚集程度、网络密度等特征、动态演化传播机制来分析其核心-边缘模型的稳定性，得到核心-边缘模型；其中，集合H包含全部的核心景点，集合P包含全部的边缘景点，所述核心景点为节点权重大于等于预设值的景点；所述边缘景点为节点权重小于所述预设值的景点；
按设定的标准将邻接矩阵分成离散的子集，以离散的子集为块，分析块与块之间的关系得到块模型：所述块模型中，将网络中的节点划分到β1、β2、……、βB，节点与块通过映射Ф建立联系，若节点i在块βk中，则Ф(i)＝βk；所述块模型使用映像矩阵B＝{bklr}表达，为B×B×R阵列，其中的元素bklr表示在关系xr上是否存在从块βk到β1的联系，B的每一层描述了在设定关系上块之间以及块内部的联系情况；
计算网络中所有节点的聚类系数的平均值得到网络集聚系数；
计算一个旅游景点的旅游流或网络关注度向其他旅游景点进行转移的概率作为扩散系数，以实现旅游可达性网络和关注度网络的鲁棒性评价；
构建所述旅游景点可达性网络和所述旅游景点共现网络的因素性分析：分别选择不同景点在不同网络中的权重作为外生变量，根据旅游活动全生命周期理论，将所有景点标注为旅游前的关注、旅游现场点评打卡、旅游结束网络点评等多阶段，将多种发展阶段中待分析的景点在所述旅游景点可达性网络和所述旅游景点共现网络中的等级属性进行同配与异配分析，把选择的指标和两种网络的重要性进行皮尔逊相关检验，判断不同指标对网络景点核心程度与重要性程度的关联程度；
回归分析：对所述旅游景点可达性网络和所述旅游景点共现网络中可能产生的网络关注度与游客流预测等构建回归模型，预测结果；
计算设定区域内旅游目的地与旅游客源地旅游流之间的集聚扩散强度作为旅游流集聚扩散指数：计算公式如下：
当Ggi为集聚指数时,Xij是j居民对i市所有旅游景点的网络关注度；Xi为所有城市对i市所有旅游景点的总网络关注度；n为所有同时关注i市和其它任一城市旅游景点的城市数目；
当Ggi为扩散指数时,Xij是i市居民搜索j市旅游景点的网络关注度；Xi为i市居民对其他城市所有旅游景点的总网络关注度；n为同时关注i市和其它任一城市旅游景点的城市数目。
进一步的，所述方法还包括：根据可达性网络的等级、旅游景点自身等级、旅游景点关注度等级、旅游景点客流量等级、旅游景点点评网络中的等级，识别旅游景点的开发类型；其中，所述开发类型被划分为过度开发型、适度开发型、待加强开发型和尚未开发型。
进一步的，所述方法还包括：根据各旅游景点的旅游人数、旅游收入、景点周围酒店数量以及价格，评估旅旅游景点开发的经济效益；根据旅游景点周围土地利用、植被、水体指标，评估旅游景点开发的生态效益；根据旅游景点周围居住密度、交通设施密度、就业数据，评估旅游景点开发的社会效益；根据经济效益、生态效益和社会效益构建景点绩效权重矩阵。
进一步的，所述方法还包括：基于网络关注度数据生成旅游景点概率密度分级数据。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：本发明提出的旅游景点开发及评价方法，从游客行为阶段着手，根据旅游行为在不同阶段呈现不同特征，选择多种数据来源，从不同角度构建旅游景点可达性网络，以及基于网络点评数据建立旅游景点共现网络；通过网络节点、子网和全局三个尺度的分析，揭示旅游景点在不同网络中的地位与作用；结合旅游景点自身等级、百度指数关注等级、旅游流等级和旅游景点点评共现网络等级，对旅游景点的空间—关联—效用等耦合关系进行了刻画。
本发明使用的数据来源时空分辨率高，样本量丰富，对于旅游景点间隐性关联作用解释力较强；本发明结合数字媒体技术产出的数字化样本(点评数据、百度指数)，不仅仅局限于传统的统计数据、空间属性的挖掘，从而能够更好呈现旅游景点之间隐性的关联作用及对游客的吸引力。从而更好评估旅游景点开发绩效，制定旅游景点开发策略。
结合附图阅读本发明实施方式的详细描述后，本发明的其他特点和优点将变得更加清楚。
附图说明
图1为本发明提出的旅游景点开发与评价方法的流程图之一；
图2为本发明提出的旅游景点开发与评价方法中可达性网络的示意图；
图3为本发明提出的旅游景点开发与评价方法中共现网络的示意图；
图4为本发明中旅游景点开发及评价方法中建立共现网络流程图；
图5为本发明中生成的旅游景点概率密度分布图示例；
图6为本发明中旅游景点开发与评价指标体系示例。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
本发明实施的数据来源于景点数据、地理矢量数据、游记数据、网络关注度数据、社会经济数据、POI(Point of Interest,兴趣点)数据等多种数据形式，录入数据库。
本发明设计的架构包括设计层、服务层和应用层，其中，设计层的主要目的是通过记录旅游全生命周期数据并进行分析；具体的，建立旅游景点可达性网络和旅游景点共现网络，通过分析其节点特征、连线特征、子网特征和网络特征得出网络分析结果，还包括对网络关注度的概率密度分级，同时根据旅游景点开放的经济效益、生态效益、社会效益构建景点绩效权重矩阵。
服务层提供旅游景点查询、旅游线路个性化推介、景点浏览路线设计、旅游景点开发绩效评估，实现针对旅游者不同的需求选项，主动推介或按需定制推介服务。
应用层结合多种可视化引擎，适配各种终端显示式，用多种展示方式来实现网络可视、属性数据可视化、图形数据可视化、轨迹可视化。
具体的，如图1所示，本发明实施例中，主要针对设计层的内容提出一种旅游景点开发与评价方法，包括如下步骤：
步骤S11：建立旅游景点可达性网络。
旅游景点可达性网络旨在根据距离或时间阈值，构建旅游景点切换矩阵。
对于游客旅游前阶段，本发明构建一种表征地理邻近性的关系网络，以表征各旅游景点之间的可达性。
具体的，先获取各旅游景点数据，包括但不限定于；各旅游景点的位置、类型、等级、兴建年份、交通网络、百度指数等；进而以各旅游景点为节点、给定时间或距离阈值下旅游景点间彼此可达性为连线，建立旅游景点可达性网络，如图2所示。
进一步的，针对图中每个节点以及连线，根据旅游景点的星级和/或景点摘要设定各节点的等级，根据旅游景点的新建年份和/或景点种类设定各节点的类型，进而根据景点等级、景点摘要等特征分别构建权重，计算得到节点的大小；顾及实时交通状态，根据旅游景点间的实际路网距离或沿路网通行时间设定各连线的权重。
具体一种实施方式为：调用百度或高德地图等地图服务商的路径规划API，求解公共交通和打车两种模式下的时间成本和经济成本；然后分别以半小时、一小时、一个半小时三个时间阈值，分别构建景点可达性矩阵。
步骤S12：基于网络点评数据建立旅游景点共现网络。
在游客旅游的后阶段，如图3所示的步骤，建立基于网络点评数据的旅游景点共现网络；这里的共现是指：两个以上的旅游景点在同一网络点评数据中出现。
1、获取网络点评数据并进行筛选。
网络点评数据，也即游记数据是UGC(一般指游客在社交媒体平台上通过发布旅游文字和照片留下的游览足迹)数据重要的数据源之一，其提供了重要的旅行信息，如出游时间、停留天数、旅游路线等。
本发明实例中，以成都市A级景点为关键词，爬取设定时间段内的网络游记点评数据，包括用户名、出发时间、停留天数、目的地、游记文本等内容。
对重复的游记、营销游记进行识别和删除
2、对筛选的网络点评数据进行分词和词频统计。
使用ROST CM软件进行分词处理，筛选出若干旅游景点，并对每个旅游景点进行词频统计。
3、以旅游景点为行和列，构建旅游景点共现矩阵。
以筛选出的旅游景点为行和列初始旅游景点关联矩阵A。
4、统计每个旅游景点在各网络点评数据中是否出现。
5、若两个旅游景点在同一条点评数据中出现，则旅游景点对应的节点间存在连线，对应的旅游景点矩阵要素质为1或频次。
统计两个旅游景点在同一条点评数据中是否出现，出现标记为1，未出现标记为0。
也可以将关注频次作为矩阵元素值，构建共现矩阵。具体实施办法为将(0-1)矩阵形式换为某个景点在同一点评数据中出现的次数。
6、以旅游景点为节点、共现性为连线，建立旅游景点共现网络。
在具体应用中，如图4所示的共现网络图示，可根据网络点评数据的热度、回复数、点赞数设定各节点的大小；根据旅游景点间的共现性频次设定连线强度，具体实施方式为：由上一步得到初始矩阵，然后以旅游景点为行、列，统计初始矩阵每两个景点的联系数量，构成<景点-景点>关联矩阵，根据每两点的关联强度设定网络连线强度，节点越大表明该旅游景点的重要性越高，连线颜色越深，表明两个旅游景点之间共现性越高。
步骤S13：基于旅游景点可达性网络和旅游景点共现网络的节点特征、连线特征、子网特征和网络特征生成旅游景点开发策略和评价。
本发明提出的开发与评价方法，基于步骤S11和S12中建立的两个网络数据，从单个节点、子网与整体网络三个尺度展开网络结构特征分析。
节点结构评价指标包括但不限定于：加权度中心性及其分布、中介中心性、邻近中心性、集聚系数、平均最短路径长度、结构空洞等。
具体的，可根据旅游景点的重要性程度生成旅游景点的加权度中心性数据，重要性程度可根据旅游景点在网络点评数据中的出现频次、旅游景点的自身等级、或者旅游景点的客流量等数据得出。
可根据旅游景点的切换能力生成旅游景点的中介中心性数据，中介中心数据越大说明旅游景点切换越方便，具有不可替代性。
可根据旅游景点的可达性生成旅游景点的邻近中心性数据，邻近中心性数据越大，说明旅游景点之间的可达性越高。
根据旅游景点相连的景点间的连线情况计算生成集聚系数数据，集聚系数表示节点邻域的完整性程度；集聚系数越大，表示该旅游网络结构越完整。
可根据旅游景点间的最短距离生成平均最短路径长度数据，平均最短路径越短，说明旅游网络的可达性越高。
可根据旅游景点间切换关系生成结构空洞数据：在对旅游景点可达性网络分析中，单个节点之间的具体角色划分很难界定，但是放在整体块里，通过衡量块内的实际网络联系与期望的网络联系的对比，可以衡量块间的角色关系。
具体实施方法为：对旅游景点可达性网络的节点采用地区分块或聚类分块，得到一定聚类块后计算其与外界的联系得到角色关系划分，从而得到节点重要性划分结果。
在关联网络中，共分为四种角色：
(1)孤立位置,其成员与外界没有任何联系；
(2)谄媚位置,其成员与其它位置的成员之间的关系比与自己成员之间的关系多,并且没有接收到多少外来的关系；
(3)经纪人位置，其成员既发送也接受外部关系,其内部成员之间的联系比较少；
(4)首属位置，其成员既接受来自外部成员的关系,也有来自自身成员的关系。
子网结构评价指标包括但不限定于：子网规模、平均连通度、子网集聚系数、特征路径长度等。
具体的，根据计算不同属性的节点个数与边数得到子网规模，以此来类比景点，实现网络大小的刻画。
根据每个节点的平均连接数得到平均连通度，其为度的平均值，实现网络密集程度分析。
根据旅游景点相连的景点间的连线情况计算生成子网集聚系数数据，实现邻域完整性判断，邻域越完整景点，通达性更好，相互关注越多。
根据计算网络中任意两点之间的最短距离均值得到特征路径长度，实现网络紧凑程度的判别。
整体网络结构评价指标包括但不限定于：网络密度、核心-边缘模型、块模型、网络集聚系数、扩散系数、皮尔逊检验、回归分析、旅游流集聚扩散指数等。
其中，计算各节点间真实连线数与理论最大连线数的比值，得到网络密度，实现网络疏密程度的刻画。
对于旅游景点可达性网络，以网络中所有景点组成的集合为Q＝(H,P),以满足全部核心景点的总权重不少于全部边缘景点的总权重为条件，通过分析网络的静态聚集程度、网络密度等特征、动态演化传播机制来分析其核心-边缘模型的稳定性，得到核心-边缘模型；其中，集合H包含全部的核心景点，集合P包含全部的边缘景点，所述核心景点为节点权重大于等于预设值的景点；所述边缘景点为节点权重小于所述预设值的景点；核心景点之间、边缘景点之间、核心景点和边缘景点之间连通关系具有一定的限制条件。
按设定的标准将邻接矩阵分成离散的子集，以离散的子集为块，分析块与块之间的关系得到块模型：块模型中，将网络中的节点划分到β1、β2、……、βB，节点与块通过映射Ф建立联系，若节点i在块βk中，则Ф(i)＝βk；所述块模型使用映像矩阵B＝{bklr}表达，为B×B×R阵列，其中的元素bklr表示在关系xr上是否存在从块βk到β1的联系，B的每一层描述了在设定关系上块之间以及块内部的联系情况；在以上基础上也可进行相关延申及改变，例如在划分块时采用区域划分或聚类划分，除了对块角色划分外也可基于所述块模型生成预测数据集，将网络的实际数据集与预测数据集比较，得出拟合优度指数与角色预测结果，以上可以做到对同类节点的重要性评判及预测。
计算网络中所有节点的聚类系数的平均值得到网络集聚系数；
计算一个旅游景点的旅游流或网络关注度向其他旅游景点进行转移的概率作为扩散系数，以实现旅游可达性网络和关注度网络的鲁棒性评价；
构建所述旅游景点可达性网络和所述旅游景点共现网络的因素性分析：分别选择不同景点在不同网络中的权重作为外生变量，根据旅游活动全生命周期理论，将所有景点标注为旅游前的关注、旅游现场点评打卡、旅游结束网络点评等多阶段，将多种发展阶段中待分析的景点在所述旅游景点可达性网络和所述旅游景点共现网络中的等级属性进行同配与异配分析，把选择的指标和两种网络的重要性进行皮尔逊相关检验，判断不同指标对网络景点核心程度与重要性程度的关联程度；
对所述旅游景点可达性网络和所述旅游景点共现网络中可能产生的网络关注度与游客流预测等构建回归模型，预测结果；
计算设定区域内旅游目的地与旅游客源地旅游流之间的集聚扩散强度作为旅游流集聚扩散指数：计算公式如下：
当Ggi为集聚指数时,Xij是j居民对i市所有旅游景点的网络关注度；Xi为所有城市对i市所有旅游景点的总网络关注度；n为所有同时关注i市和其它任一城市旅游景点的城市数目；
当Ggi为扩散指数时,Xij是i市居民搜索j市旅游景点的网络关注度；Xi为i市居民对其他城市所有旅游景点的总网络关注度；n为同时关注i市和其它任一城市旅游景点的城市数目。
节点间的连线特征，可根据研究目的定义多种连线强度，如根据地理距离、旅游点评共现频次、旅游点评共现点赞次数等作为定义连接强度的标准，再以旅游景点的等级、接待规模、收入等作为节点的权重，将无向无权图扩展为有向有权图。
在本发明一些实例中，对于游客旅游中阶段，可以通过对游客流的分析，作为旅游景点开发绩效评价的依据与参考；具体的，根据可达性网络的等级、旅游景点自身等级、旅游景点关注度等级、旅游景点客流量等级、旅游景点点评网络中的等级，识别旅游景点的开发类型；其中，所述开发类型被划分为过度开发型、适度开发型、待加强开发型和尚未开发型。
在本发明一些实例中，结合旅游景点开发的经济-生态-社会三元空间效益，评价旅游景点开发绩效，生成旅游景点开发策略，具体的，根据各旅游景点的旅游人数、旅游收入、景点周围酒店数量以及价格，评估旅旅游景点开发的经济效益；根据旅游景点周围土地利用、植被、水体指标，评估旅游景点开发的生态效益；根据旅游景点周围居住密度、交通设施密度、就业数据，评估旅游景点开发的社会效益；最后根据经济效益、生态效益和社会效益构建景点绩效权重矩阵。
游客出游前往往都会经历一个出游决策的过程，而网络成为游客出游决策的重要辅助工具，游客(潜在游客)在利用网络搜索旅游景点的相关信息时，网络上会留下相关检索痕迹，这些检索痕迹统计起来，形成了网络关注度(或搜索指数)，既包括了检索者对旅游景点关注程度(即数量的多少)，也包括了检索者对旅游景点关注内容(即旅游地相关信息)。网络关注度对旅游流具有响应和引导作用，两者相互影响、联系紧密。基于此，本发明获取各旅游景点的关注热度，根据关注度生成旅游景点概率密度分布图，如图5所示的实例，根据概率密度分布能够将旅游景点划分为不同等级。
应该指出的是，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.旅游景点开发与评价方法，其特征在于，包括：
建立旅游景点可达性网络；
基于网络点评数据建立旅游景点共现网络；
基于所述旅游景点可达性网络和所述旅游景点共现网络的节点特征、连线特征、子网特征和网络特征评价旅游景点开发绩效，生成旅游景点开发策略；
其中，共现表示为两个以上的旅游景点在同一网络点评数据中出现；
基于所述旅游景点可达性网络和所述旅游景点共现网络的网络特征评价旅游景点开发绩效，生成旅游景点开发策略，具体包括：
计算各节点间真实连线数与理论最大连线数的比值，得到网络密度；
对于旅游景点可达性网络，以网络中所有景点组成的集合为
,以满足全部核心景点的总权重不少于全部边缘景点的总权重为条件，通过分析网络的静态聚集程度、网络密度特征、动态演化传播机制来分析其核心-边缘模型的稳定性，得到核心-边缘模型；其中，集合
包含全部的核心景点，集合
包含全部的边缘景点，所述核心景点为节点权重大于等于预设值的景点；所述边缘景点为节点权重小于所述预设值的景点；
按设定的标准将邻接矩阵分成离散的子集，以离散的子集为块，分析块与块之间的关系得到块模型：所述块模型中，将网络中的节点划分到
，节点与块通过映射
建立联系，若节点
在块
中，则
；所述块模型使用映像矩阵
表达，为
阵列，其中的元素
表示在关系
上是否存在从块
到
的联系，
的每一层描述了在设定关系上块之间以及块内部的联系情况；
计算网络中所有节点的聚类系数的平均值得到网络集聚系数；
计算一个旅游景点的旅游流或网络关注度向其他旅游景点进行转移的概率作为扩散系数，以实现旅游可达性网络和关注度网络的鲁棒性评价；
构建所述旅游景点可达性网络和所述旅游景点共现网络的因素性分析：分别选择不同景点在不同网络中的权重作为外生变量，根据旅游活动全生命周期理论，将所有景点标注为旅游前的关注、旅游现场点评打卡、旅游结束网络点评多阶段，将多种发展阶段中待分析的景点在所述旅游景点可达性网络和所述旅游景点共现网络中的等级属性进行同配与异配分析，把选择的指标和两种网络的重要性进行皮尔逊相关检验，判断不同指标对网络景点核心程度与重要性程度的关联程度；
回归分析：对所述旅游景点可达性网络和所述旅游景点共现网络中可能产生的网络关注度与游客流预测构建回归模型，预测结果；
计算设定区域内旅游目的地与旅游客源地旅游流之间的集聚扩散强度作为旅游流集聚扩散指数：计算公式如下：
当
为集聚指数时,
是
市居民对
市所有旅游景点的网络关注度;
为所有城市对
市所有旅游景点的总网络关注度;
为所有同时关注
市和其它任一城市旅游景点的城市数目；
当
为扩散指数时,
是
市居民搜索
市旅游景点的网络关注度;
为
市居民对其他城市所有旅游景点的总网络关注度;
为同时关注
市和其它任一城市旅游景点的城市数目。
2.根据权利要求1所述的旅游景点开发与评价方法，其特征在于，所述建立旅游景点可达性网络，具体包括：
获取各旅游景点数据；
以旅游景点为节点，基于实时交通路况，给定时间或距离阈值下旅游景点间彼此可达性为连线，建立旅游景点可达性网络；
根据旅游景点的星级和/或景点摘要设定节点的等级，根据旅游景点的新建年份和/或景点种类设定节点的类型，基于节点的等级构建权重，设定节点的大小；
根据旅游景点间的路网距离或沿路网通行时间设定连线权重。
3.根据权利要求1所述的旅游景点开发与评价方法，其特征在于，所述基于网络点评数据建立旅游景点共现网络，具体包括：
获取网络点评数据并进行筛选；
对筛选的网络点评数据进行分词和词频统计；
以旅游景点为行和列，构建旅游景点共现矩阵；
统计每个旅游景点在各网络点评数据中是否出现；
若两个旅游景点在同一条点评数据中出现，则旅游景点对应的节点间存在连线，对应的旅游景点矩阵要素值设为1或频次。
4.根据权利要求3所述的旅游景点开发与评价方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据网络点评数据的热度、回复数、点赞数设定节点的大小；
根据旅游景点间的共现频次设定连线强度。
5.根据权利要求1所述的旅游景点开发与评价方法，其特征在于，基于所述旅游景点可达性网络和所述旅游景点共现网络的节点特征评价旅游景点开发绩效，生成旅游景点开发策略，具体包括：
根据旅游景点的重要性程度生成旅游景点的加权度中心性数据；和/或，
根据旅游景点的切换能力生成旅游景点的中介中心性数据；和/或，
根据旅游景点的可达性生成旅游景点的邻近中心性数据；和/或，
根据与各旅游景点直接相连的景点间的连线情况计算生成集聚系数数据；和/或，
根据旅游景点间的最短距离生成平均最短路径长度数据；和/或，
根据旅游景点间切换关系生成结构空洞数据。
6.根据权利要求5所述的旅游景点开发与评价方法，其特征在于，基于所述旅游景点可达性网络和所述旅游景点共现网络的子网特征评价旅游景点开发绩效，生成旅游景点开发策略，具体包括：
计算不同属性的节点个数与连线数得到子网规模，实现网络大小刻画；
计算每个节点的平均连接数得到平均连通度，实现网络密集程度分析；
根据与子网内各旅游景点直接相连的景点间的连线情况计算子网的集聚系数，实现邻域完整性判断；
计算网络中任意两点之间的最短距离均值得到特征路径长度，实现网络紧凑程度的判别。
7.根据权利要求1所述的旅游景点开发与评价方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据可达性网络的等级、旅游景点自身等级、旅游景点关注度等级、旅游景点客流量等级、旅游景点点评网络中的等级，识别旅游景点的开发类型；
其中，所述开发类型被划分为过度开发型、适度开发型、待加强开发型和尚未开发型。
8.根据权利要求1所述的旅游景点开发与评价方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据各旅游景点的旅游人数、旅游收入、景点周围酒店数量以及价格，评估旅游景点开发的经济效益；
根据旅游景点周围土地利用、植被、水体指标，评估旅游景点开发的生态效益；
根据旅游景点周围居住密度、交通设施密度、就业数据，评估旅游景点开发的社会效益；
根据经济效益、生态效益和社会效益构建景点绩效权重矩阵。
9.根据权利要求1所述的旅游景点开发与评价方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于网络关注度数据生成旅游景点概率密度分级数据。
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