智慧旅遊研討會2023：卓越研究引領嶄新時代

摘要: 隨著旅遊研究人員不斷尋找能確定最佳預測性能的解決方案，了解模型實現的最大預測能力以及各種數據特徵如何影響最大預測能力是非常重要的。以信息論為基礎，對旅遊需求數據的可預測性進行定量評價，有利提高旅遊需求預測的性能。這些方法可用于單變量和多變量數據。我們將介紹一系列旅遊需求預測的深度方法，包括深度學習模型、分解方法和分組池方法。實證結果表明，深度學習方法明顯優於其他模型。此外，從所提出的深度網絡架構中構建和識別高度相關的特征，能為從業人員提供了一種理解各類遊客需求預測因素與遊客到達量之間關係的方法。

摘要: 一些國家擁有異國風情的風景和景點，可使境內遊客享受異國風情的旅遊體驗。然而，這種類似海外的旅遊體驗並沒有被廣泛用於境內旅遊發展中。這或許是由於旅遊學界及業界缺乏有效識別此類旅行經歷的認識和工具。為解決相關的知識缺失和技術挑戰，本文研究了目的地境內之異國旅行體驗以促進國內旅遊的潛力。本文還介紹了一種稱為概念建模的新方法，該方法可從一個國家/地區拍攝的旅行照片中識別出境內之異國旅行體驗。以在澳大利亞拍攝的 265,000 多張帶有地理標籤的旅行照片的大數據集為案例，本文驗證了該方法的有效性。本文所提出的方法和研究結果對旅遊組織利用境外旅遊體驗促進境內旅遊發展很有價值。

摘要: 近來，許多在綫評論平臺引入了多維度（MD）評級系統，提供更豐富的量化數據，以減少用戶的信息處理工作量和信息不確定性。在MD評級系統中，除了提供文字評論外，評論者還需要對平臺選擇的特定產品維度進行評級。在本文中，我們研究了多維評分的存在如何影響文本評論的提供以及由此對文本評論有用性的影響。具體而言，我們利用大型酒店評論網站中的四個准實驗，發現在評論生成階段，給定維度上評分的存在可以增加文本評論中包含的關於該特定維度的信息深度；在評論消費階段，一個維度的文本評論深度與有用性呈正相關，這與以往研究的結果相似。更重要的發現是這種相關性受到產品維度性質的調節：當維度評分中列出某一維度時，維度深度和評論有用性之間的正相關關係在水準差異維度上被放大，但在垂直差異維度上被減弱。