本书的主体内容针对江苏省4A级及以上旅游景区，利用月度客流数据等多种来源的丰富数据，尝试建构适宜的方法论与方法框架应对日益复杂的“流动空间”问题。在定量分析省域入游客流总量的景区位序规模特征、季节特征与空间格局，以及省域内多目的地客流的移动模式、关联规则与扩散的时空分异的基础上，通过多目的地旅游扩散流复杂网络的拓扑结构、区域分异与关联性特征，对区域旅游流网络的形成和演化动力采用指数随机图模型进行网络交互的综合考察。继而采用GWR地理加权回归分析研究旅游景区客流与在网络中位置的影响因素及其空间分异。通过对定量研究结果归纳总结，揭示了旅游客流扩散与空间交互的动态规律，探索了旅游流复杂网络形成和演化的规律与机理，旨在为区域目的地均衡发展提供科学支撑和决策依据。

上篇 大数据背景下的旅游流空间理论
第一章 移动互联时代的旅游研究
1.1 认识移动互联时代的全民旅游
1.2 认识大数据时代的旅游研究与应用
第二章 相关领域研究进展
2.1 相关概念的再认识
2.1.1 旅游流的概念
2.1.2 旅游流研究的基本特征
2.2 旅游流模式与区域交互研究
2.2.1 旅游流空间模式与目的地区域
2.2.2 旅游流空间分布研究
2.2.3 旅游流时间分布研究
2.2.4 旅游空间交互的影响因素
2.3 旅游线路模式与网络研究
2.3.1 旅游线路模式研究
2.3.2 旅游线路的网络研究
2.4 基于大数据的旅游空间行为研究
2.4.1 旅游大数据来源
2.4.2 基于大数据的旅游流多尺度时间特征研究
2.4.3 基于大数据的旅游流多尺度空间特征
2.4.4 基于大数据的人类空间移动行为模式研究
2.5 国内外研究主题内容对比与展望
2.5.1 国内研究进展
2.5.2 研究主题对比与展望
2.5.3 研究方法对比与展望
下篇 旅游流空间交互网络案例研究
第三章 案例选取与研究设计
3.1 研究目标与意义
3.1.1 问题提出
3.1.2 研究目标
3.1.3 研究意义
3.2 研究内容与技术路线
3.2.1 研究内容框架
3.2.2 研究方法
3.2.3 技术路线
3.3 研究方法与数据来源
3.3.1 数据来源
3.3.2 主要研究方法
第四章 目的地区域旅游流时空分异
4.1 景区旅游流省域位序规模特征
4.2 景区旅游流季节性测度
4.2.1 区域旅游流重心轨迹季节演化
4.2.2 景区旅游流时间序列聚类
4.3 景区旅游流省域空间格局
4.3.1 分城市客流分布差异分析
4.3.2 省域目的地竞争格局特征
4.4 旅游流空间集聚与分异特征
4.4.1 旅游流空间集聚特征
4.4.2 旅游流的增量空间自相关分析
4.5 景区客流规模的影响因素分析
4.6 本章小结
第五章 多目的地旅游流的复杂网络结构
5.1 多目的地旅游流的移动模式与扩散特征
5.1.1 游客路径轨迹移动模式
5.1.2 多目的地旅游流扩散的时空分异
5.1.3 多目的地关联规则挖掘
5.2 多目的地旅游流的网络结构
5.2.1 旅游流网络的整体结构
5.2.2 旅游流复杂网络整体分析
5.2.3 多尺度区域旅游流网络的结构特征
5.3 目的地区域间旅游流交互作用
5.3.1 基于模块度的旅游流网络社团划分
5.3.2 目的地社团区域间旅游流网络交互强度
5.3.3 目的地区域的网络特征分异
5.4 旅游流交互的局部结构特征
5.4.1 旅游流微观尺度网络模体分析
5.4.2 节点的局部结构重要性分析
5.5 本章小结
第六章 目的地旅游流网络交互机制
6.1 多目的地旅游流网络的影响因素
6.1.1 旅游流网络特征与客流量相关性分析
6.1.2 景区类型与旅游流网络的关系检验
6.1.3 景区等级与旅游流网络的关系检验
6.2 多目的地旅游流网络交互的距离作用
6.3 多目的地旅游流网络交互的统计推断建模
6.3.1 指数随机图模型的设定
6.3.2 指数随机图模型的构建
6.3.3 模型拟合结果与机制分析
6.4 本章小结
第七章 目的地旅游流影响因素与空间交互驱动机制
7.1 旅游流空间交互引力模型的参数估计
7.2 目的地旅游流影响因素及模型构建
7.2.1 变量选取
7.2.2 模型构建
7.3 旅游流影响因素的空间分异模式
7.4 旅游流多尺度空间交互的作用机制
7.5 本章小结
第八章 案例研究的学术价值与展望
8.1 案例研究的结论
8.2 案例研究的创新与不足
8.3 后疫情时代的区域旅游韧性的研究展望
参考文献
附录
附录A
附录B
后记