(南京大學(xué) 地理與海洋科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210023)

旅游流一直是旅游地理學(xué)關(guān)注的焦點(diǎn)問題[1]。旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能反映旅游流時(shí)空特征,對旅游規(guī)劃方向和旅游環(huán)境容量的確立具有指導(dǎo)意義[2]。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析理論是研究旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較為成熟的理論框架,研究尺度可分為國家、區(qū)域、省、市、景區(qū)等層面。國外學(xué)者最早將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析理論用于旅游流時(shí)空特征研究[3,4]，國內(nèi)學(xué)者同樣較為關(guān)注這一領(lǐng)域,研究內(nèi)容涵蓋了旅游流網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建[5,6]、省際旅游流時(shí)空特征[7]、城市間旅游流時(shí)空特征[8,9]、城市內(nèi)旅游流時(shí)空特征[10]、旅游流空間結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)的聯(lián)系[11]、入境旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征[12-15]等方面。

當(dāng)前的研究中多用非加權(quán)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建旅游流網(wǎng)絡(luò),通過設(shè)置斷點(diǎn)值將多值矩陣轉(zhuǎn)化為非加權(quán)的二分網(wǎng)絡(luò)矩陣,其中斷點(diǎn)值的設(shè)置主要由個(gè)人決定,因此缺乏科學(xué)依據(jù)。在基于此方法構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)中,邊的權(quán)值為定值,即存在聯(lián)系的節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系強(qiáng)度均相同。但在現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)中,邊的權(quán)值是衡量節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系強(qiáng)度非常的重要指標(biāo)[16],在構(gòu)建二分網(wǎng)絡(luò)矩陣的過程中會(huì)造成信息丟失,使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以被詳細(xì)描述[17]。

鑒于此,本研究以定量描述邊的權(quán)值為主要切入點(diǎn),依托南京市智慧旅游大數(shù)據(jù)的監(jiān)測平臺,運(yùn)用加權(quán)方法對南京市旅游流網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了深入分析,在驗(yàn)證方法有效性的基礎(chǔ)上,探究網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征,為旅游流網(wǎng)絡(luò)研究在方法上提供了改進(jìn)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究采用2015年7月1日至2016年6月30日共366天的南京市景區(qū)組合線路數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)由已經(jīng)過清洗、匯總和統(tǒng)計(jì)的手機(jī)信令數(shù)據(jù)生成,來源于南京市智慧旅游大數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺。平臺監(jiān)測范圍覆蓋了南京市34個(gè)主要景區(qū)(表1),基本涵蓋了南京市所有熱門景區(qū)。手機(jī)信令數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、時(shí)效性強(qiáng)的特點(diǎn),因此監(jiān)測平臺的數(shù)據(jù)具有較好的代表性,有助于有效分析旅游流網(wǎng)絡(luò)特征。

表1 平臺監(jiān)測覆蓋的景區(qū)構(gòu)成

1.2 研究方法

本研究使用以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ)的加權(quán)方法,通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)同配性對南京市旅游流網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析。在加權(quán)方法的有效性得到驗(yàn)證的基礎(chǔ)上,對每日數(shù)據(jù)按月份整合,探究南京市旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)序變化特征。

網(wǎng)絡(luò)矩陣構(gòu)建:由于景區(qū)組合線路數(shù)據(jù)是無向的,需要將組合線路數(shù)據(jù)拆分為無向節(jié)點(diǎn)對,匯總后得到節(jié)點(diǎn)對之間的客流量,并進(jìn)一步建立網(wǎng)絡(luò)矩陣,數(shù)據(jù)處理流程見圖1。

圖1 數(shù)據(jù)處理流程

如在一條線路中,景區(qū)A到景區(qū)B客流量為50，在另一條線路中,景區(qū)B到景區(qū)A的客流量為20,且其他組合線路中不含景區(qū)對(A,B)之間的客流,則景區(qū)對(A,B)間的客流量為70。在驗(yàn)證加權(quán)方法的有效性方面,需分別基于加權(quán)方法和非加權(quán)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建加權(quán)網(wǎng)絡(luò)矩陣與非加權(quán)的二分網(wǎng)絡(luò)矩陣,對比各項(xiàng)結(jié)構(gòu)參數(shù)的分析結(jié)果。為了統(tǒng)一數(shù)據(jù)處理口徑,預(yù)設(shè)相同的斷點(diǎn)值構(gòu)建加權(quán)網(wǎng)絡(luò)矩陣與二分網(wǎng)絡(luò)矩陣?？紤]到單條景區(qū)組合線路客流量的最小值為1,最大值可達(dá)43291。本研究假設(shè)客流量小于20人的景區(qū)對不具代表性,即設(shè)置20為斷點(diǎn)值。若景區(qū)對A、B間的客流量小于20人,則二分網(wǎng)絡(luò)矩陣中(A,B)與(B,A)單元的值為0,反之為1;加權(quán)網(wǎng)絡(luò)矩陣中(A,B)與(B,A)單元的值為0,反之為邊權(quán)。邊權(quán)按其意義可劃分為相似權(quán)與相異權(quán),相似權(quán)與相異權(quán)用于構(gòu)建不同的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)以支持結(jié)構(gòu)參數(shù)的計(jì)算。節(jié)點(diǎn)對之間的相似權(quán)越大或相異權(quán)越小,則節(jié)點(diǎn)對之間的聯(lián)系越強(qiáng)。在邊權(quán)計(jì)算方面,采用景區(qū)對之間的客流量作為相似權(quán),取相似權(quán)的倒數(shù)作為相異權(quán)。在計(jì)算度數(shù)中心性、集聚系數(shù)、網(wǎng)絡(luò)同配性時(shí),構(gòu)建相似權(quán)網(wǎng)絡(luò)矩陣;計(jì)算接近中心性與中介中心性時(shí),構(gòu)建相異權(quán)網(wǎng)絡(luò)矩陣。

結(jié)構(gòu)參數(shù)計(jì)算:基于Python語言,采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析工具包NetworkX[18]完成各參數(shù)的計(jì)算與數(shù)據(jù)處理。設(shè)無向網(wǎng)絡(luò)G=(V,E)。式中,V為節(jié)點(diǎn)集合；E為邊集合；N為節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。各項(xiàng)參數(shù)計(jì)算方法如下[19-22]:

度數(shù)中心性:節(jié)點(diǎn)vi的鄰邊數(shù)ki稱為該節(jié)點(diǎn)vi的度,在加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中與非加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)度相對應(yīng)的是點(diǎn)權(quán),點(diǎn)權(quán)是節(jié)點(diǎn)度的自然推廣。節(jié)點(diǎn)vi的點(diǎn)權(quán)Si定義為與它關(guān)聯(lián)的邊權(quán)之和,計(jì)算公式為:

(1)

式中,Ni為與節(jié)點(diǎn)vi鄰接的節(jié)點(diǎn)集合;wij為節(jié)點(diǎn)vi與節(jié)點(diǎn)vj所成的邊上的權(quán)重。在非加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)vi的度數(shù)中心性CD(vi)為其度數(shù)ki除以網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)(N-1);在加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)vi的度數(shù)中心性CD(vi)為其點(diǎn)權(quán)Si除以(N-1)。度數(shù)中心性描繪了節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)聯(lián)系的強(qiáng)度,是節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中集散作用的體現(xiàn)。

接近中心性:節(jié)點(diǎn)vi的接近中心性Cc(vi)可表示為:

(2)

式中,dij為節(jié)點(diǎn)vi到節(jié)點(diǎn)vj的最短路徑長度。接近中心性Cc(vi)即節(jié)點(diǎn)vi到其他所有節(jié)點(diǎn)最短路徑之和的倒數(shù)乘以其他節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù);在非加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中,路徑的長度為所經(jīng)過邊數(shù)之和;在加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中,路徑長度為所經(jīng)過邊的長度之和。該參數(shù)反映了節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中居于中心的程度,指標(biāo)越大,說明該節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系越密切,在網(wǎng)絡(luò)中地位越高。

中介中心性:節(jié)點(diǎn)中介中心性CB(vi)是指網(wǎng)絡(luò)中某一節(jié)點(diǎn)與其他各點(diǎn)之間相間隔的程度,可表示為:

CB(vi)=2Bi/[(N-2)(N-1)]

(3)

式中,Bi為通過節(jié)點(diǎn)vi的最短路徑數(shù)目。該參數(shù)反映一個(gè)點(diǎn)幫助不相鄰點(diǎn)間建立連接的程度,指數(shù)越高說明節(jié)點(diǎn)對網(wǎng)絡(luò)連接建立的貢獻(xiàn)越大,對其他節(jié)點(diǎn)的控制作用越強(qiáng)。

集聚系數(shù):設(shè)節(jié)點(diǎn)vi的度為ki,在非加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)vi的集聚系數(shù)可表示為:

Ci=2Mi/[ki(ki-1)]

(4)

式中,Mi表示與節(jié)點(diǎn)vi鄰接的ki個(gè)節(jié)點(diǎn)間實(shí)際存在的邊數(shù)。在加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中,集聚系數(shù)的計(jì)算公式[21]為:

(5)

同配性:同配性用以考察度值相近的節(jié)點(diǎn)是否傾向于互相連接。同配性的計(jì)算公式為:

(6)

式中,ki、kj分別表示邊eij的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)vi、vj的度(加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中為點(diǎn)權(quán));M表示網(wǎng)絡(luò)的總邊數(shù)。若r<0,則網(wǎng)絡(luò)為負(fù)相關(guān);若r>0,則網(wǎng)絡(luò)為正相關(guān);若r=0,則網(wǎng)絡(luò)為不相關(guān)。在非加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中,同配性描述的是度—度相關(guān)性。如果度大的節(jié)點(diǎn)傾向于與度大的節(jié)點(diǎn)連接,則網(wǎng)絡(luò)為正相關(guān);反之,若度大的節(jié)點(diǎn)傾向于與度小的節(jié)點(diǎn)連接,則網(wǎng)絡(luò)為負(fù)相關(guān)。在加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中,與非加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的度—度相關(guān)性類似,可用點(diǎn)權(quán)—點(diǎn)權(quán)相關(guān)性來描述網(wǎng)絡(luò)的同配性。

2 旅游流加權(quán)網(wǎng)絡(luò)分析

2.1 加權(quán)方法的有效性驗(yàn)證

為使驗(yàn)證過程具有代表性,避免隨機(jī)性,在結(jié)構(gòu)參數(shù)計(jì)算方面選取研究時(shí)段中的整月數(shù)據(jù)進(jìn)行分析;在反映整體網(wǎng)絡(luò)特征的同配性計(jì)算時(shí),選取所有日期的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析?；谠紨?shù)據(jù)分別使用加權(quán)方法與非加權(quán)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建旅游流網(wǎng)絡(luò),對各個(gè)參數(shù)的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行比較,驗(yàn)證加權(quán)方法的有效性,總結(jié)加權(quán)方法的優(yōu)勢。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)分析:選取2016年1月份的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,計(jì)算各景區(qū)節(jié)點(diǎn)每日網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)并進(jìn)行極差標(biāo)準(zhǔn)化,將結(jié)果換算為百分?jǐn)?shù),考察景區(qū)節(jié)點(diǎn)的月平均值。利用基于景區(qū)位置構(gòu)建的泰森多邊形代表景區(qū)節(jié)點(diǎn),便于各項(xiàng)結(jié)構(gòu)參數(shù)的表達(dá)。為了得到各項(xiàng)結(jié)構(gòu)參數(shù)的空間分布格局,在ArcMap中使用自然斷點(diǎn)法,按數(shù)值大小將景區(qū)節(jié)點(diǎn)劃分為高值、較高值、較低值、低值4類。圖2中I—IV為非加權(quán)網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果,V—VIII為加權(quán)網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果。

注:A為夫子廟;B為玄武湖;C為南京市博物館;D為總統(tǒng)府;E為金牛湖;F為明文化村;G為南京博物院;H為梅園新村;I為南京科技館;J為南京大屠殺遇難同胞紀(jì)念館;K為牛首山;L為棲霞山;M為求雨山文化園;N為天生橋景區(qū);O為紅山動(dòng)物園;P為銀杏湖;Q為游子山;R為雨花臺;S為閱江樓;T為珍珠泉;U為鐘山風(fēng)景區(qū);V為周園;W為紫清湖;X為高淳老街。

圖2南京市旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)空間分布

由圖2可知,在非加權(quán)網(wǎng)絡(luò)各項(xiàng)結(jié)構(gòu)參數(shù)的計(jì)算中,絕大部分節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的參數(shù)值分布在100或0附近,具有集中化、二極化的特點(diǎn),而加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算結(jié)果可改善這種狀況。結(jié)合圖2中加權(quán)網(wǎng)絡(luò)和非加權(quán)網(wǎng)絡(luò)除中介中心性外的各項(xiàng)參數(shù)的空間分布狀況進(jìn)行對比分析可知,非加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中除中介中心性外的各參數(shù)高值與較高值節(jié)點(diǎn)群在加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中被進(jìn)一步劃分為三類,分別為位于主城區(qū)東的高值集群、主城區(qū)西的較高值集群和主城區(qū)外圍較低值集群,且相比于非加權(quán)網(wǎng)絡(luò),加權(quán)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出清晰的主城區(qū)東—主城區(qū)西—主城區(qū)外圍—郊區(qū)的由高值到低值的空間分布格局。在中介中心性方面,非加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的高值節(jié)點(diǎn)集群在加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中被精簡,有5個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)非0值,其中夫子廟、玄武湖為高值集群,因加權(quán)網(wǎng)絡(luò)在描述節(jié)點(diǎn)間最短路徑時(shí),能夠脫離非加權(quán)網(wǎng)絡(luò)用邊的數(shù)量描述路徑長度的局限,節(jié)點(diǎn)間路徑長度衡量了聯(lián)系強(qiáng)度,與其他節(jié)點(diǎn)聯(lián)系更密切的少數(shù)節(jié)點(diǎn)占據(jù)了網(wǎng)絡(luò)中的控制位置。據(jù)此,加權(quán)網(wǎng)絡(luò)比非加權(quán)網(wǎng)絡(luò)在描述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上更為具體、清晰,更有利于探究旅游流網(wǎng)絡(luò)特征。

圖3 鐘山風(fēng)景區(qū)結(jié)構(gòu)參數(shù)與網(wǎng)絡(luò)中游客量的時(shí)序變化

以鐘山風(fēng)景區(qū)為例,對其在網(wǎng)絡(luò)中各月份游客量和結(jié)構(gòu)參數(shù)的時(shí)序變化情況進(jìn)行分析,圖3a、3b分別為加權(quán)網(wǎng)絡(luò)和非加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的分析結(jié)果。從圖3可見,網(wǎng)絡(luò)中景區(qū)游客量的變化不足以充分描述節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的地位和作用的波動(dòng),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)的時(shí)序變化特征在加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中得到了更清晰、明確的體現(xiàn)。加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)是客流分布的具體表達(dá),與網(wǎng)絡(luò)中游客量這一指標(biāo)相比,含義更豐富,其時(shí)序特征反映了節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中地位和作用的變化。

網(wǎng)絡(luò)同配性分析:結(jié)合度數(shù)與點(diǎn)權(quán)指標(biāo),分別計(jì)算每日旅游流網(wǎng)絡(luò)的同配性。由表2可知,南京市旅游流網(wǎng)絡(luò)同配性在兩種方法下均為負(fù),說明網(wǎng)絡(luò)中較熱門的景區(qū)傾向于與較冷門的景區(qū)相連,熱門景區(qū)對冷門景區(qū)具有促進(jìn)效應(yīng)。相關(guān)系數(shù)時(shí)間序列的波動(dòng)幅度均較小,加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的序列更為穩(wěn)定。在非加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的同配性計(jì)算中,共出現(xiàn)139個(gè)無效日期,原因是在當(dāng)日的旅游流網(wǎng)絡(luò)中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)都與其他節(jié)點(diǎn)存在連接,所有節(jié)點(diǎn)度數(shù)相同,不存在Pearson相關(guān)系數(shù)。因此,加權(quán)方法有助于避免非加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中因相關(guān)系數(shù)不存在造成的無效性問題。

綜上可知,加權(quán)方法由于保留了絕大部分有效信息,在一定程度上避免了非加權(quán)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)方法帶來的集中化、二極化和無效化等問題,有助于更加具體清晰地描繪網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征,有效性已得到驗(yàn)證。同時(shí),加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)的時(shí)間序列有助于反映節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中地位和作用的波動(dòng),因此可基于加權(quán)方法進(jìn)一步探究南京市旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的時(shí)序變化特征。

圖4 度數(shù)中心性時(shí)序變化特征

2.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)序變化特征分析

基于加權(quán)方法計(jì)算景區(qū)各月的結(jié)構(gòu)參數(shù),歸納其時(shí)序變化特征。各景區(qū)度數(shù)中心性、接近中心性、中介中心性和集聚系數(shù)時(shí)序變化特征的不同類型見圖4—7。度數(shù)中心性是節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中集散作用的體現(xiàn)。由圖4可知,各景區(qū)度數(shù)中心性的時(shí)序變化特征主要分為波動(dòng)型和穩(wěn)定型(由于零值型節(jié)點(diǎn)數(shù)值為0或接近0,集散作用較弱,因此不予呈現(xiàn))。在穩(wěn)定型節(jié)點(diǎn)中,夫子廟、玄武湖在全部時(shí)段內(nèi)保持高值,是網(wǎng)絡(luò)中的集散中心,波動(dòng)型節(jié)點(diǎn)存在淡季與旺季的差異。

接近中心性反映了節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中居于中心的程度。由圖5可知,各景區(qū)接近中心性的時(shí)序變化特征可分為波動(dòng)型、穩(wěn)定型、單峰型。在研究時(shí)段內(nèi),單峰型節(jié)點(diǎn)均在第二季度出現(xiàn)峰值;波動(dòng)型節(jié)點(diǎn)的旺季普遍為第二、三季度;穩(wěn)定型節(jié)點(diǎn)中,銀杏湖呈現(xiàn)持續(xù)低值,其他節(jié)點(diǎn)呈現(xiàn)持續(xù)高值,在網(wǎng)絡(luò)中的中心地位較穩(wěn)定。

圖5 接近中心性時(shí)序變化特征

中介中心性反映了節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中對其他節(jié)點(diǎn)的控制作用。從圖6可見,各景區(qū)中介中心性的時(shí)序變化特征主要分為波動(dòng)型和單峰型(由于多數(shù)節(jié)點(diǎn)為零值型,在網(wǎng)絡(luò)中未起到控制作用,因此不予呈現(xiàn))。單峰型節(jié)點(diǎn)的峰值均出現(xiàn)在第一、二季度;波動(dòng)型節(jié)點(diǎn)擁有網(wǎng)絡(luò)中最高的中介中心性,其中夫子廟在1月、6月最高,鐘山風(fēng)景區(qū)在第三季度最高,玄武湖在其余時(shí)段為最高,說明起主導(dǎo)控制作用的波動(dòng)型節(jié)點(diǎn)的出現(xiàn)具有時(shí)間差異。

圖6 中介中心性時(shí)序變化特征

圖7 集聚系數(shù)時(shí)序變化特征

集聚系數(shù)反映了節(jié)點(diǎn)對相鄰節(jié)點(diǎn)的帶動(dòng)作用。從圖7可見,各景區(qū)集聚系數(shù)的時(shí)序變化特征可分為波動(dòng)型、穩(wěn)定型、單峰型。在研究時(shí)段內(nèi),單峰型節(jié)點(diǎn)的數(shù)值普遍在第二季度升高;波動(dòng)型節(jié)點(diǎn)的峰值出現(xiàn)在不同時(shí)段;穩(wěn)定型節(jié)點(diǎn)中夫子廟、玄武湖保持高值,對相鄰節(jié)點(diǎn)具有強(qiáng)帶動(dòng)作用。

綜合以上4項(xiàng)結(jié)構(gòu)參數(shù)的分析可知,各個(gè)景區(qū)在網(wǎng)絡(luò)中地位和作用具有較為鮮明的時(shí)序變化特征。夫子廟、玄武湖的各項(xiàng)參數(shù)均為網(wǎng)絡(luò)中的最高值,具有最強(qiáng)的集散、控制和帶動(dòng)作用,是網(wǎng)絡(luò)的核心節(jié)點(diǎn)。多數(shù)景區(qū)節(jié)點(diǎn)在第二季度各項(xiàng)參數(shù)升高,反映出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)于此時(shí)發(fā)生了顯著改變。鐘山風(fēng)景區(qū)、南京大屠殺遇難同胞紀(jì)念館、求雨山文化園、南京市博物館、高淳老街在除中介中心性以外的其他三項(xiàng)參數(shù)中表現(xiàn)相似,說明這些節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中所處地位與集散、帶動(dòng)作用呈現(xiàn)相似的時(shí)序變化特征,在各自的旺季更易發(fā)揮優(yōu)勢。其中,鐘山風(fēng)景區(qū)與南京大屠殺遇難同胞紀(jì)念館的旺季出現(xiàn)在第二、三季度,求雨山文化園與南京市博物館的旺季出現(xiàn)在第二季度,高淳老街的旺季為1月份。金牛湖、紫清湖、牛首山、游子山、天生橋等生態(tài)游景區(qū)的度數(shù)中心性與中介中心性呈現(xiàn)持續(xù)低值,第二季度的接近中心性和集聚系數(shù)顯著升高,表明其在網(wǎng)絡(luò)中地位上升,帶動(dòng)作用增強(qiáng),也反映出這些節(jié)點(diǎn)在第二季度更多地參與了游線的組合,且承接了較多來自其他節(jié)點(diǎn)的客流,是游客在該時(shí)段生態(tài)游傾向上升、游覽范圍擴(kuò)大的體現(xiàn)。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

本文基于加權(quán)方法對南京市旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析的結(jié)果顯示,網(wǎng)絡(luò)同配性為負(fù),其中各個(gè)景區(qū)在網(wǎng)絡(luò)中地位和作用具有較為明顯的時(shí)序變化特征,特別是在第二季度,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化反映出游客的生態(tài)游傾向上升。為滿足游客在不同時(shí)段的出游傾向,充分發(fā)揮各景區(qū)在不同時(shí)段的優(yōu)勢,需圍繞網(wǎng)絡(luò)中以夫子廟、玄武湖為主的核心景區(qū)制訂合適的營銷策略,增強(qiáng)景區(qū)間交通通達(dá)性,打造優(yōu)化的旅游線路組合以利用其促進(jìn)效應(yīng),并有效引導(dǎo)核心景區(qū)在游覽旺季所溢出的客流。在當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍愈加廣泛的背景下，結(jié)合旅游大數(shù)據(jù)的加權(quán)旅游流網(wǎng)絡(luò)分析將有助于發(fā)掘蘊(yùn)含在網(wǎng)絡(luò)演化特征中的游客傾向與需求，對城市旅游線路運(yùn)營和營銷策劃具有現(xiàn)實(shí)意義與參考價(jià)值。

3.2 討論

與非加權(quán)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)方法相比,加權(quán)方法結(jié)合具體數(shù)據(jù)為邊的權(quán)重賦值,有助于量化各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系,在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)計(jì)算方面從一定程度上彌補(bǔ)了非加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的集中化、二極化、無效化等不足,描述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更加具體、清晰,為旅游流網(wǎng)絡(luò)研究提供了方法改進(jìn)。未來需結(jié)合空間距離、時(shí)間間隔等更多指標(biāo)量化景區(qū)節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系并對旅游流網(wǎng)絡(luò)中的交互影響因素、機(jī)制加以描述,考慮節(jié)點(diǎn)增減對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)影響,進(jìn)行時(shí)間尺度更細(xì)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)長期演化分析,以期更深入地探索旅游流網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空特征。