多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的旅游規(guī)模預(yù)測研究

摘要： 旅游規(guī)模預(yù)測研究亟待應(yīng)用旅游大數(shù)據(jù)及其適應(yīng)性方法，以提升預(yù)測的準確度。文章基于多來源搜索引擎指數(shù)和UGC數(shù)據(jù)，以ARIMA模型為基準，綜合運用灰色關(guān)聯(lián)度分析、TF-IDF自然語言處理技術(shù)、機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中適用范圍最廣的RF與SVR模型，對重慶市月度旅游規(guī)模展開預(yù)測。研究發(fā)現(xiàn)：融合多來源搜索引擎指數(shù)與包含旅游者豐富心理信息的UGC數(shù)據(jù)進行的旅游規(guī)模預(yù)測，在三種模型中的預(yù)測精度均呈提...