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投资者有限关注与股票收益——以百度指数作为关注度的一项实证研究 被引量：303
1
作者 俞庆进 张兵 《金融研究》 CSSCI 北大核心 2012年第8期152-165,共14页
搜索引擎是当今人们获取信息的入口,百度指数反映了关键词被搜索的次数,直接衡量着投资者的有限关注。本文实证检验了百度指数和创业板股票市场表现的相关性,在此基础上,验证了投资者有限关注能影响股票的市场交易活动。投资者的有限关... 搜索引擎是当今人们获取信息的入口,百度指数反映了关键词被搜索的次数,直接衡量着投资者的有限关注。本文实证检验了百度指数和创业板股票市场表现的相关性,在此基础上,验证了投资者有限关注能影响股票的市场交易活动。投资者的有限关注能给股票带来正向的价格压力,而这种压力会很快发生反转。本文还利用百度指数逐日可测的优点,研究发现非交易日的投资者关注将显著影响下一交易日股票集合竞价时的价格跳跃。 展开更多
关键词 有限关注 百度指数 股票收益
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百度指数与旅游景区游客量的关系及预测研究——以北京故宫为例 被引量：271
2
作者 黄先开 张丽峰 丁于思 《旅游学刊》 CSSCI 2013年第11期93-100,共8页
网络搜索数据记录了用户的搜索关注与需求，为研究旅游经济行为提供了必要数据基础。文章基于百度指数，以北京故宫为例，利用计量经济学中的协整理论和格兰杰因果关系分析了百度关键词与北京故宫实际游客量间的关系，建立了没有百度关... 网络搜索数据记录了用户的搜索关注与需求，为研究旅游经济行为提供了必要数据基础。文章基于百度指数，以北京故宫为例，利用计量经济学中的协整理论和格兰杰因果关系分析了百度关键词与北京故宫实际游客量间的关系，建立了没有百度关键词和加入百度关键词的两种预测模型并进行了预测精度比较。结果表明：故宫实际游客量与百度关键词存在长期均衡关系和格兰杰因果关系：加入百度关键词后的自回归分布滞后模型的样本期内的预测精度比没有百度关键词的ARMA模型提高了12．4％，样本期外的预测精度提高了14．5％。运用带有百度关键词的模型可以实现利用当天及滞后1～2天的百度指数数据预测故宫当天的游客量，不仅增强了预测的时效性，还可以更加及时、准确地为故宫景区管理部门提供决策的依据。 展开更多
关键词 百度指数 旅游景区 协整 ARMA模型 自回归分布滞后模型
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基于百度指数的长三角核心区城市网络特征研究 被引量：224
3
作者 熊丽芳 甄峰 +1 位作者 王波 席广亮 《经济地理》 CSSCI 北大核心 2013年第7期67-73,共7页
全球化和信息化影响下的城市网络研究是近十几年来城市与区域研究的一个新方向。借助百度指数,获取2009和2012年长三角两两城市间的用户关注度数据,通过计算模拟城市信息流,分析长三角城市网络的时空演变。对比研究发现:①城市网络层级... 全球化和信息化影响下的城市网络研究是近十几年来城市与区域研究的一个新方向。借助百度指数,获取2009和2012年长三角两两城市间的用户关注度数据,通过计算模拟城市信息流,分析长三角城市网络的时空演变。对比研究发现:①城市网络层级变动大,但上海依然是网络的绝对核心;②城市网络结构逐渐优化:由以南京、上海、杭州和宁波为支撑节点的"Z"型,发展到以扬州、南通、南京、上海、杭州和宁波为支撑节点的"8"字型,越来越多的城市融入成长为网络中的重要节点;③城市网络内部稳定性日趋增强:各城市信息联系总量增加,但年际变化减小。进一步研究表明,基于百度指数的区域城市网络时空变化受经济发展基础、城市功能定位、大事件效应以及城市网络营销等因素的影响。 展开更多
关键词 城市网络 信息流 百度指数 长三角核心区
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旅游景区网络关注度时空分布特征分析 被引量：147
4
作者 林志慧 马耀峰 +1 位作者 刘宪锋 高楠 《资源科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2012年第12期2427-2433,共7页
2011年6月,中国旅游总评榜组委会公布了中国旅游业第一份百强景区排行榜,这100个景区代表了中国旅游景区的最高水平,也是游客最青睐的景区,因此成为网络空间最受关注的旅游搜索对象。文章选取前47个景区为研究对象,基于百度指数搜索平台... 2011年6月,中国旅游总评榜组委会公布了中国旅游业第一份百强景区排行榜,这100个景区代表了中国旅游景区的最高水平,也是游客最青睐的景区,因此成为网络空间最受关注的旅游搜索对象。文章选取前47个景区为研究对象,基于百度指数搜索平台,获取了47个景区2010年1月1日到12月31日逐日网络空间关注度数据,对其周内分布和季节性分布进行实证分析。研究发现旅游景区网络关注度在时空分布上具有以下特征:①以周时段考察呈现波动态势,表现为平日高、周末低,周三最高,周六最低,南方景区网络空间关注度高于北方景区;②季节性表现为4月和9月高的"双峰"特征,旺季是4、6、7、8、9、10、11月,平季是3、5、12月,淡季是1月和2月,与现实旅游流相比具有旺季长,淡季短的特点。北方景区的波谷出现在6月,而南方景区出现在5月,南方景区较北方景区季节性波动更大;③黄金周呈现明显"井喷现象",网络关注度均偏向黄金周前期,且"十一"期间较"五一"期间偏向更明显。 展开更多
关键词 百度指数 旅游景区 网络关注度 时空分布
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旅游安全网络关注度时空特征及其影响因素 被引量：128
5
作者 邹永广 林炜铃 郑向敏 《旅游学刊》 CSSCI 北大核心 2015年第2期101-109,共9页
旅游安全网络关注度是旅游安全关注的一个典型表现和测量手段,是旅游安全意识水平的一个反映。基于百度指数,获取2009—2013年我国各省、自治区和直辖市共31个地区旅游安全网络关注度数据,采用变差系数(CV)、赫芬达尔系数(H)、首位度(P... 旅游安全网络关注度是旅游安全关注的一个典型表现和测量手段,是旅游安全意识水平的一个反映。基于百度指数,获取2009—2013年我国各省、自治区和直辖市共31个地区旅游安全网络关注度数据,采用变差系数(CV)、赫芬达尔系数(H)、首位度(P)、地理集中指数(G)、季节性集中指数(S)5个指标,分析旅游安全网络关注度的时空差异特征,研究发现:(1)全国旅游安全网络关注度呈增长趋势,且存在季节性差异,相对于旅游高峰期具有明显的"前兆效应";(2)各地区旅游安全网络关注度季节性差异凸显,广东、山东、北京、浙江、福建、江苏、河南、河北的位序较靠前,各地区旅游安全网络关注度的集聚程度低,关注较为分散;(3)三大区域间旅游安全网络关注度差异显著,且整体上差异缓慢减少,集聚程度在增加,首位度起伏明显;(4)三大区域内时空差异呈减少态势,关注较为分散,首位度比较稳定。进一步分析表明:地区经济发展水平、网络发达程度、突发事件数量和社会人口统计特征(文化程度和年龄结构)等差异影响了旅游安全网络关注度的差异。 展开更多
关键词 百度指数 网络关注度 旅游安全 时空差异 影响因素
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基于旅游者网络关注度的旅游景区日游客量预测研究——以不同客户端百度指数为例 被引量：123
6
作者 孙烨 张宏磊 +1 位作者 刘培学 张捷 《人文地理》 CSSCI 北大核心 2017年第3期152-160,共9页
网络搜索引擎是旅游者获取旅游信息的最重要入口,百度指数通过反映关键词被搜索的次数表征旅游者的网络关注度。文章以三清山为例,首先利用协整理论及格兰杰因果检验分析了PC端和移动端百度指数与实际游客量之间的关系,进一步建立日游客... 网络搜索引擎是旅游者获取旅游信息的最重要入口,百度指数通过反映关键词被搜索的次数表征旅游者的网络关注度。文章以三清山为例,首先利用协整理论及格兰杰因果检验分析了PC端和移动端百度指数与实际游客量之间的关系,进一步建立日游客量ARMA模型和分别加入PC端和移动端百度指数的VAR模型,对游客量预测结果及预测能力进行比较分析,以期通过不同客户端、不同搜索关键词来填补游客量预测过程中旅游网络数据提取的单一性,得到更好的预测效果。发现移动端比PC端百度指数模型具有更好的预测效果,移动端比PC端百度指数对实际游客量的变动具有更好的解释能力。 展开更多
关键词 百度指数 协整检验 格兰杰因果检验 ARMA模型 VAR模型
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基于百度指数的温泉旅游网络关注度时空特征研究 被引量：102
7
作者 何小芊 刘宇 吴发明 《地域研究与开发》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第1期103-108,124,共7页
旅游网络关注度是旅游者需求状况和行为习惯在网络上的直观表现。基于百度指数,运用变异系数、基尼系数、相关系数等统计分析指标,研究我国温泉旅游网络关注度的时空特征。结果表明:温泉旅游在网络上的关注度较高,但总体呈现下降的态势... 旅游网络关注度是旅游者需求状况和行为习惯在网络上的直观表现。基于百度指数,运用变异系数、基尼系数、相关系数等统计分析指标,研究我国温泉旅游网络关注度的时空特征。结果表明:温泉旅游在网络上的关注度较高,但总体呈现下降的态势;月变化曲线呈"U"型,周变化曲线呈倒"V"型;"黄金周"期间温泉旅游网络关注度先升后降,"五一"假期前2天达到高峰随后下降,"五一"高峰比"十一"提前1~2天,春节比"十一"推迟1天。温泉旅游网络关注度的省际差异明显,差异度呈上升趋势,关注度较高的省份集中在东部经济发达地区;东部、中部、西部地区内部的关注度存在差异,西部地区内部差异最大。国内温泉旅游是一种非天然温泉依赖型旅游活动,区域经济发展水平决定了温泉旅游的发展程度,温泉旅游网络关注度的空间差异是区域温泉旅游发展程度、人民收入水平和获取旅游信息方式共同作用的结果。 展开更多
关键词 百度指数 温泉旅游 网络关注度 时空特征
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旅游安全网络关注度区域差异研究——基于中国31个省市区旅游安全的百度指数 被引量：75
8
作者 林炜铃 邹永广 郑向敏 《人文地理》 CSSCI 北大核心 2014年第6期154-160,共7页
基于2009—2012年全国31个省、自治区、直辖市的旅游安全网络关注度的百度指数,采用泰尔指数测算方法,分析全国旅游安全网络关注度的区域差异特征,研究发现:1旅游安全网络关注度总体呈现出平稳增长态势,但相比我国互联网上网人数还较小;... 基于2009—2012年全国31个省、自治区、直辖市的旅游安全网络关注度的百度指数,采用泰尔指数测算方法,分析全国旅游安全网络关注度的区域差异特征,研究发现:1旅游安全网络关注度总体呈现出平稳增长态势,但相比我国互联网上网人数还较小;2区域间、区域内和以省际为单元的旅游安全网络关注度差异显著;3区域间旅游安全网络关注度差异是造成以省际为单元的旅游安全网络关注度差异的主要原因,区域内旅游安全网络关注度对以省际为单元的旅游安全网络关注度的贡献率很小;4西部地区的旅游安全网络关注度省际规模位序低于中部、东部地区,东部地区旅游安全网络关注度指数一直靠前;5整体上,2011—2012年全国和三大区域的旅游安全治理信息的网络关注度较高,所占比重最大;中部地区对旅游安全治理信息的网络关注度明显高于东部和西部地区;2011年和2012年东、中、西部三大区域假日旅游安全信息网络关注度所占比例较接近。 展开更多
关键词 百度指数 旅游安全 网络关注度 区域差异
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基于百度指数的长江中游城市群城市网络特征研究 被引量：73
9
作者 蒋大亮 孙烨 +2 位作者 任航 陈影影 张振克 《长江流域资源与环境》 CAS CSSCI CSCD 北大核心 2015年第10期1654-1664,共11页
随着地理研究迈入大数据时代,运用互联网展开城市网络结构研究逐渐成为经理地理研究的新思路。以长江中游城市群为研究对象,借助百度指数,获取2011年~2014年百度用户关注度,构建百度指数城市信息流网络,从大城市群视角和所辖三大子城市... 随着地理研究迈入大数据时代,运用互联网展开城市网络结构研究逐渐成为经理地理研究的新思路。以长江中游城市群为研究对象,借助百度指数,获取2011年~2014年百度用户关注度,构建百度指数城市信息流网络,从大城市群视角和所辖三大子城市群视角,分别探讨城市网络格局的时空变化。研究发现：长江中游城市群在一体化进程中城市等级日益明晰,差距拉大。三大子城市群表现出极化效应与扩散效应并存,区域非均衡性突显;互联网的普及在一定程度上重塑和改造着城市群,但非完全颠覆传统城市网络格局,地理区位对城市网络格局和城市影响力的影响仍不容忽视。 展开更多
关键词 百度指数 城市网络 信息流 长江中游城市群
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东北三省城市百度指数的网络联系层级结构 被引量：70
10
作者 赵映慧 高鑫 姜博 《经济地理》 CSSCI 北大核心 2015年第5期32-37,共6页
利用城市居民在网络搜索中的百度指数分析城市网络联系格局,从http://index.baidu.com上得到东北三省34个城市2011—2013年两两城市间的百度指数。采用Net Draw、优势流分析法以及C-Value、D-Value层级分析法,对东北三省城市网络联系格... 利用城市居民在网络搜索中的百度指数分析城市网络联系格局,从http://index.baidu.com上得到东北三省34个城市2011—2013年两两城市间的百度指数。采用Net Draw、优势流分析法以及C-Value、D-Value层级分析法,对东北三省城市网络联系格局进行了分析。综合考虑三种分析结果后认为:1从"东北地区"尺度看,网络层级中缺乏主导城市,辽、吉、黒三省城市间网络联系并不密切,但是在各自省内联系紧密,网络层级结构明显,从而表明行政区划对东北三省网络联系层级结构具有重要影响。2从两两间发送和接收的百度指数看,辽宁和吉林二省具有"一主一副"的网络结构特征,辽宁省形成了以沈阳为主导城市,大连为次级主导城市,其他城市为从属城市的网络层级结构。吉林省形成了以长春为主导城市,吉林为次级主导城市,其他城市为从属城市的网络层级结构。黑龙江省则是"单中心"的网络结构特征,形成了以哈尔滨为主导城市,其他城市为从属城市的网络层级结构。 展开更多
关键词 百度指数 城市网络联系 东北三省
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乌镇景区网络关注度动态演变与空间差异分析 被引量：63
11
作者 许艳 陆林 赵海溶 《经济地理》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第7期200-210,共11页
利用“百度指数”数据共享平台获取2013—2017年中国大陆31个省区的乌镇景区网络搜索指数,结合区域经济差异测算指标研究分析了乌镇景区网络关注度的空间差异特征及其影响因素。研究发现:①全国乌镇景区网络关注度总体呈现出波动态势,... 利用“百度指数”数据共享平台获取2013—2017年中国大陆31个省区的乌镇景区网络搜索指数,结合区域经济差异测算指标研究分析了乌镇景区网络关注度的空间差异特征及其影响因素。研究发现:①全国乌镇景区网络关注度总体呈现出波动态势,下半年较上半年起伏较大。季节性差异显著,但近年来的热门综艺、国际盛会等“大事件”引致旅游流基本平衡了淡季关注落差。②各地区的乌镇景区网络关注度总体表现为“东高、西低”的空间分布特征,其中,西部地区的季节性差异最为凸显。③东部、中部、西部三大区域乌镇景区网络关注度存在显著差异。区域间差异逐年递减,集聚程度趋向缓和;区域内关注较为分散,空间结构相对均衡。④乌镇景区网络关注度时空差异是经济发展水平、网络发达程度、社会人口统计特征、气候舒适度和地理空间距离等因素综合影响的结果。 展开更多
关键词 乌镇景区 百度指数 网络关注度 大数据 游客流量 季节集中度 互联网+旅游
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基于百度指数的旅游目的地网络关注度影响因素分析——以青岛为例 被引量：61
12
作者 李世霞 田至美 《首都师范大学学报（自然科学版）》 2014年第1期56-59,共4页
互联网已经成为当前绝大部分居民出游前了解旅游相关信息的最主要渠道.基于百度指数的数据分析功能,分析旅游目的地的网络关注度变化及影响因素,对指导旅游目的地的发展具有一定的意义.以青岛为例,经检索得到青岛2011年旅游网络关注曲线... 互联网已经成为当前绝大部分居民出游前了解旅游相关信息的最主要渠道.基于百度指数的数据分析功能,分析旅游目的地的网络关注度变化及影响因素,对指导旅游目的地的发展具有一定的意义.以青岛为例,经检索得到青岛2011年旅游网络关注曲线,发现2011年青岛旅游网络注度时间分布特征:①在一年内,用户旅游关注相对集中;②在局部时间段内,用户旅游网络关注度存在小的峰值;③用户旅游关注度曲线呈现一种齿状波动.由此得出影响旅游目的地网络关注度的关键因素有:季节变化、闲暇时间以及旅游目的地已有知名度,三者综合作用,影响着人们对旅游目的地的关注度. 展开更多
关键词 百度指数 网络关注度 影响因素
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基于百度指数的旅游目的地网络关注度时空特征与影响因素研究——以厦门市为例 被引量：60
13
作者 丁鑫 汪京强 李勇泉 《资源开发与市场》 CAS CSSCI 2018年第5期709-714,共6页
以厦门市为例,采用季节性集中指数、周内分布偏度指数和地理集中指数等指标研究厦门市旅游网络关注度的时空分布特征。研究发现:(1)厦门市旅游网络关注度年内分布相对集中,集中分布在夏季;周内呈现"工作日高、双休日低"的特... 以厦门市为例,采用季节性集中指数、周内分布偏度指数和地理集中指数等指标研究厦门市旅游网络关注度的时空分布特征。研究发现:(1)厦门市旅游网络关注度年内分布相对集中,集中分布在夏季;周内呈现"工作日高、双休日低"的特点。分析节假日特征发现,网络关注度呈现"山峰"状,在节前持续上升,假期初期达到最高值,节后回落到稳定状态。(2)厦门市旅游网络关注度空间分布相对集中,主要集中分布在东南沿海地区,尤其是福建省及周边省市,同时发现空间分布的集中程度趋于缓和。(3)地区经济发展水平、网络发达程度、社会人口统计特征、两地间经济联系、两地间距离等是影响厦门市旅游网络关注度的重要因素。 展开更多
关键词 百度指数 旅游目的地 网络关注度 时空特征 影响因素
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邮轮旅游网络关注度的时空特征和影响因素——基于百度指数的研究 被引量：60
14
作者 李霞 曲洪建 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2016年第4期101-106,共6页
百度指数作为一个数据获取的重要工具和途径,对分析和研究相关问题具有重要作用。基于百度指数系统收集了中国各地区邮轮旅游网络关注度的数据,进行了时空特征和影响因素的研究。研究发现:邮轮旅游网络关注度具有时间差异较大,变化显著... 百度指数作为一个数据获取的重要工具和途径,对分析和研究相关问题具有重要作用。基于百度指数系统收集了中国各地区邮轮旅游网络关注度的数据,进行了时空特征和影响因素的研究。研究发现:邮轮旅游网络关注度具有时间差异较大,变化显著等特征;邮轮旅游网络关注度根据空间特征可以划分为四种类型:关注强势区、关注发展区、关注平稳区、关注弱势区;各区域邮轮旅游网络关注度指数主要受到人均GDP和网民数量的影响。 展开更多
关键词 百度指数 邮轮旅游 网络关注度
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冠心病及脑卒中的发病率和死亡率与互联网搜索引擎数据的关联分析 被引量：55
15
作者 徐晨婕 侯亚冰 +4 位作者 曹新西 李书 王媛 徐富升 王耀刚 《中国慢性病预防与控制》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期270-273,279,F0004,共6页
目的研究两种高发心血管疾病的发病率及死亡率与互联网搜索引擎数据之间的关联,评估特定类型心血管疾病人群的地区分布差异。方法本研究从全球疾病负担数据库中获取2011-2017年中国冠心病及脑卒中的发病率和死亡率数据。冠心病及脑卒中... 目的研究两种高发心血管疾病的发病率及死亡率与互联网搜索引擎数据之间的关联,评估特定类型心血管疾病人群的地区分布差异。方法本研究从全球疾病负担数据库中获取2011-2017年中国冠心病及脑卒中的发病率和死亡率数据。冠心病及脑卒中的网络搜索数据来自百度指数。采用Excel 2016、SPSS 22.0及Eviews 8.0进行Spearman秩相关分析、时间序列分析、单位根检验和Engle-Granger检验。结果 2011-2017年冠心病和脑卒中的发病率和死亡率均呈上升趋势,冠心病的死亡率高于发病率,且随着时间变化呈现扩大的趋势。关键词"冠心病"的百度指数与冠心病的发病率及死亡率均呈正相关关系(rs均为0.961,P<0.01);关键词"脑卒中"的百度指数与脑卒中的发病率及死亡率也均呈正相关关系(rs分别为0.833、0.834,P<0.01)。对原始的百度指数数据进行时间序列季节性分解后,新的百度指数数据亦分别与冠心病、脑卒中的发病率和死亡率数据呈正相关关系(冠心病发病率的rs为0.965,冠心病死亡率的rs为0.965,脑卒中发病率的rs为0.895,脑卒中死亡率的rs为0.877,P<0.01)。Engle-Granger检验结果显示,在二阶差分的水平上,冠心病、脑卒中关键词的百度指数数据与发病率和死亡率均存在协整关系。华东地区对2种心血管疾病的网络搜索量最大,东北及西北地区的网络搜索量最小。冠心病及脑卒中网络搜索量排名前3的城市分别为北京市、成都市和上海市。结论搜索行为从不同的角度反映了公众对心血管疾病的认知。研究互联网搜索行为作为一种补充手段,为监测心血管疾病的发病和死亡趋势提供了一种创新和实时的方法。 展开更多
关键词 心血管疾病 百度指数 关注度 搜索行为
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景区旅游流与网络关注度的区域时空分异研究 被引量：52
16
作者 马莉 刘培学 +3 位作者 张建新 张燕 丁蕾 刘泽华 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2018年第2期87-93,共7页
为重点研究近距离旅游流与游客网络关注度的时空特征,该文以长三角40个城市每日到访南京钟山风景区的游客量和网络关注度为对象,借助地理集中指数、格兰杰因果关系检验、VAR模型的脉冲响应函数,揭示两者在地理空间的分布特征,检验两者... 为重点研究近距离旅游流与游客网络关注度的时空特征,该文以长三角40个城市每日到访南京钟山风景区的游客量和网络关注度为对象,借助地理集中指数、格兰杰因果关系检验、VAR模型的脉冲响应函数,揭示两者在地理空间的分布特征,检验两者在时间上的关联,并进一步讨论两者时间关联的地理空间分异规律。结果表明:1)客源城市旅游流的空间分布呈现距离衰减现象,而游客网络关注度在空间分布上相对分散,中远距离客源城市的网络关注度较高,形成核分布形态;2)城市游客量与网络关注度存在稳定的格兰杰因果关系,在时间上均表现为网络关注度是游客量的前兆,日际数据进一步表明,网络关注度极高且游客量较大的城市,游客量也是网络关注度的前兆,两者之间存在双向格兰杰因果关系;3)区域游客网络搜索的前兆时长在空间上呈现随交通时间增加而增加的特征,远距离游客较近距离游客更早搜索信息,反映出游客基于空间认知的不同搜索行为。研究结果对提升景区营销效果、优化游客量预测方法等方面有一定的参考价值。 展开更多
关键词 网络关注度 百度指数 空间分布 地理集中指数 VAR模型 格兰杰检验
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韶山的全国网络关注热度矩阵及推广策略研究 被引量：45
17
作者 蔡卫民 彭晶 覃娟娟 《旅游科学》 CSSCI 北大核心 2016年第4期61-72,共12页
网络搜索数据记录了用户的搜索关注与需求，为研究旅游营销推广策略提供了必要的数据基础。本文以韶山为研究对象，依托百度指数得到2011～2014年全国34个省（市、区）对韶山的网络关注度数据，首次引入网络关注热度指标，借鉴波士顿矩... 网络搜索数据记录了用户的搜索关注与需求，为研究旅游营销推广策略提供了必要的数据基础。本文以韶山为研究对象，依托百度指数得到2011～2014年全国34个省（市、区）对韶山的网络关注度数据，首次引入网络关注热度指标，借鉴波士顿矩阵分析法构建网络关注热度矩阵，分析了位于四大象限内各省（市、区）关注热度时空特征。研究发现：全国34个省（市、区）对韶山的网络关注热度存在显著差异，从整体上看，呈现出良好的增长态势；关注热度矩阵中“发展型”区域壮大，“维持型”和“调整型”区域薄弱，“选择型”区域几近空白。最后针对各类型区域特征提出相应的韶山红色旅游品牌推广策略。 展开更多
关键词 百度指数 网络关注度 波士顿矩阵 关注热度矩阵 韶山推广策略
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游客满意度的网络关注度演变及空间差异 被引量：44
18
作者 生延超 吴昕阳 《经济地理》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第2期232-240,共9页
移动互联网的高速发展和日益普及,使游客满意度的网络关注度成为游客旅游目的地选择的重要影响因素。基于此,以全国31个省(市、自治区)为研究范围,以"游客满意度"为研究对象,对目前我国游客满意度网络关注度的时空特征和影响... 移动互联网的高速发展和日益普及,使游客满意度的网络关注度成为游客旅游目的地选择的重要影响因素。基于此,以全国31个省(市、自治区)为研究范围,以"游客满意度"为研究对象,对目前我国游客满意度网络关注度的时空特征和影响因素展开研究。研究发现:全国游客满意度网络关注度指数总体上呈波动态势,且每年4～5月、12～1月游客满意度网络关注度较为明显,差异显著。同时,全国各地区游客满意度网络关注度指数具有显著差异,呈现东西中地区差异减少的态势。值得关注的是,游客满意度网络关注度的区域差异巨大,但整体上呈现差异缓慢减少的趋势,这有助于经营者和监管者以游客为导向,提升游客满意程度,从供给侧层面重视需求侧诉求,形成供需联动促进区域旅游发展的良好局面。 展开更多
关键词 旅游业 游客满意度 网络关注度 百度指数 旅游诉求 智慧景区 供给侧与需求侧
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基于百度指数的中国省域间信息联系网络格局及其动力机制 被引量：41
19
作者 虞洋 宋周莺 史坤博 《经济地理》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第9期147-155,共9页
以各省份之间相互搜索的百度指数作为省域间信息联系的依据,采用社会网络分析法探讨省域间信息联系网络格局以及层级结构。研究发现:①各省域的信息联系强度随时间明显上升,但强度位序较低的大部分省份信息联系增速相对较快。②信息联... 以各省份之间相互搜索的百度指数作为省域间信息联系的依据,采用社会网络分析法探讨省域间信息联系网络格局以及层级结构。研究发现:①各省域的信息联系强度随时间明显上升,但强度位序较低的大部分省份信息联系增速相对较快。②信息联系并未完全脱离地理空间的束缚,省域间信息联系网络格局总体上呈由东到西联系强度递减的态势,大部分联系集中在稳定的'北京—上海—广东'发散的三角空间结构中。③省域间信息联系网络总体上呈现'一极三核心,多点带动'的'1+2+7+7+14'的层级结构。北京在信息联系中具有极强的中心度和控制力,上海、广州为次核心,江苏、浙江、山东、河南、重庆和四川在省域间信息联系中属于重要的节点。④省域间信息联系网络受到地区社会经济发展、信息基础设施建设、信息技术应用和科技教育水平多因素综合作用。 展开更多
关键词 信息流 信息联系 百度指数 社会网络分析 QAP相关分析 信息基础设施 北京—上海—广东
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基于百度指数的成渝城市群网络联系格局研究 被引量：41
20
作者 赵映慧 李佳谣 郭晶鹏 《地域研究与开发》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第4期55-59,129,共6页
利用城市居民在网络搜索中的百度指数分析城市网络联系格局,从百度指数网(http://index.baidu.com)上得到2011—2014年成渝城市群14个城市两两间的百度指数,建立14×14的多值矩阵并导入社会网络分析软件,采用Net Draw和优势流分析... 利用城市居民在网络搜索中的百度指数分析城市网络联系格局,从百度指数网(http://index.baidu.com)上得到2011—2014年成渝城市群14个城市两两间的百度指数,建立14×14的多值矩阵并导入社会网络分析软件,采用Net Draw和优势流分析法研究成渝城市群网络联系格局。结果表明:(1)Net Draw分析表明成都和重庆在成渝城市群网络联系中为核心城市,其他城市为边缘城市。(2)从优势流分析看,成都为成渝城市群中的主导城市,重庆为次级主导城市,其他城市为从属城市。总体而言,成渝城市群形成了"一主一次多从"的网络联系基本格局。 展开更多
关键词 百度指数 城市网络联系 优势流分析 成渝城市群
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