论文基于多维交互决策树模型的赴日旅游意愿是关于本文可作为决策树方面的大学硕士与本科毕业论文决策树论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
[摘 要]文章对日本发生钓鱼岛政治风波等危机事件后国内居民赴日旅游意愿进行实证分析和研究.首先基于国内外文献,归纳旅游危机影响和多维交互决策树模型研究进展.基于对国内756名居民的一手调研数据,通过SPSS21.0软件,采用描述性统计和多维交互决策树模型分析,对国内居民赴日旅游感知差异进行总结,对钓鱼岛事件后不同年龄、不同婚姻状况、不同出游次数、不同教育程度群体赴日旅游感知意愿进行卡方自动交互检测,以区分多维交互尺度下不同群体赴日旅游意愿,为企业应对危机管理提供参考.
[关键词]国内居民；赴日出境旅游；决策树；旅游意愿
[中图分类号]F59
[文献标识码]A
[文章编号]]1002-5006（2015）01-0042-12
引言
近年来,随着社会经济的发展、交通网络的完善以及出境旅游政策的利好,国内出境旅游迎来了发展高峰期,作为国民旅游消费的热点,成为学界和业界关注的焦点.日本通过实行个人旅游扩大化、增开直航航班、实行多次往返签证等海外入境旅游促进计划,对华旅游政策有了质的改变,中日旅游交流发展迅速.然而,由于旅游业自身的敏感性和脆弱性,极易受到各种危机事件的冲击和影响,不仅影响目的地正常发展,同时也会影响旅游者对目的地的信心,促使出境旅游者形成知觉风险,缩减旅游者的旅游行为,改变旅游者旅游计划,进而导致旅游客源地和目的地市场结构的巨大变化.除了出境旅游一般限制性因素外,突发危机事件如自然灾害和外交关系恶化同样会对旅游者出游决策产生巨大影响.中日两国关系是亚太地区最为复杂、影响力最大的关系,两国在国家利益上存在较大的差异,由于这种共同利益与冲突矛盾交织在一起的复杂关系,中国与日本关系充满不确定性.因此,本文旨在对日本钓鱼岛政治风波危机事件后国内居民的赴日旅游意愿开展实证分析,对不同群体赴日旅游意愿感知差异进行总结,为危机缓和之后企业实施危机营销提供参考依据.
1 文献综述
1.1旅游危机感知影响研究
国外学者为了对危机状态下的旅游者有更深入的了解,引入了心理学相关理论,如感知、体验与形象等,发现旅游者对某地的感知形成了目的地形象.旅游者是否前往某个目的地,是根据形象而不是现实.麦资和格雷夫认为旅游者过去的旅行经历、风险类型以及对安全的感知程度都会影响旅游者旅行行为.莱普和吉布森（Lepp&Gibson）对在美国出生的年轻人进行随机调查并进行方差分析后发现,女性旅游者对健康和食物的风险感知更高,而经验丰富的旅游者对恐怖主义威胁风险感知更低.王和叶（Wong&Yeh）基于结构方程模型对504名旅游者进行实证研究,揭示出旅游者风险感知对旅游犹豫度有正面影响,而旅游者知识可以缓解这种影响.布朗纳和罗伯特（Bronner&Robert）通过对荷兰旅游者旅游意愿和行为分析发现,经济危机造成三分之二的旅游者削减了暑假旅游度假的开支.
国内方面,安辉和付蓉从影响旅游者主观风险认知因素的角度出发,提出将这些因素纳入旅游危机管理.宋洪波以旅游者的旅游危机认知为切入点,揭示旅游目的地危机爆发与旅游者对危机的认知和反应的关系.李锋以“5·12”汶川地震为例,运用Logit模型对旅游者风险感知的影响要素进行研究.柴寿升等运用多元回归模型对影响旅游者风险感知的因素进行分析,做到出对旅游者风险感知影响较为显著的10个因素.章杰宽考察了影响旅游者对西藏旅游风险认知的主要因素,分析了不同因素对旅游者风险认知的影响.王汉斌和李晓峰从分析影响旅游业发展的因素出发,选择了对旅游业发展影响最大的危机预警指标,并结合相关数据样本,应用BP神经网络技术,研究建立一种基于神经网络模型的旅游危机预警系统.李锋以2003年SARS事件为例,运用旅游本底趋势线法,对我国入境旅游人次受影响的时间长度和旅游损失进行了评估.刘丽等从旅游者对危机事件感知的角度出发,阐述了旅游目的地形象的形成机制和影响路径模式,总结四川地震灾害在发作期、延续期、痊愈期的不同影响,以及目的地采取的形象塑造和危机管理的相应措施.
1.2多维交互决策树模型研究
多维交互决策树模型是一种处理多维数据的方法,决策树的建立为分枝形成过程,每个分支是在一定规则下对多维空间的区域划分,采用树形结构图的方式予以展现.常被使用的多维交互决策树模型包括卡方自动交互检测法、分类和回归树法、.5算法、快速无偏有效统计树法、ID3算法等.其中,CHAID模型最早由1980年由凯斯（Kass）提出,其前身为自动交互检测算法模型.与CART、.5差别在于CHAID处理的是类别变量,主要特征为多向分叉,前向修剪,其优点包括可产生多分枝交互决策树；能从统计显著性角度确定分枝变量和分割值,优化树的分枝过程；建立在因果关系探讨中,依据目标变量实现对输入变量众多水平划分.
国外对多维交互决策树模型的应用主要在市场细分上,广泛应用于商业、医疗业、旅游业和交通业.张和余（Zhang&Yu）采用综合分析和穷举卡方自动检测算法对车辆拥有、居住状态、家庭结构和工作教育背景进行流动特征分析.克赛蒙特等（Coussement,et al.）对3种细分技术进行了比较,认为决策树模型相比RPM（recency frequency monetary）和回归分析能取做到更好优化数据准确性.墨菲和科米斯基（Murphy&Comiskey）运用卡方自动交互效应检测模型来识别客户对药物疗效不良后果的分类情况.圣保罗等（Do Valle,et al.）运用决策树模型来细分旅游者市场,根据其对环境保护税的支付意愿,将旅游者细分为6个市场,来区分其对环境保护税的态度.金等（Kim,et al.）采用决策树分析法用于评估影响日本游客购物偏好以及重游韩国意愿的影响因素.约等（Joh,et al.）对韩国居民旅游信息搜索细分市场进行探索,显示上下文变量对信息获取行为具有重要作用,通过决策树模型直观地展示了信息搜索的差异性细分市场.舒尔茨和布洛克（Schultz&Block）分析了美国游客如何看待店内促销活动,采用决策树分析预测游客对替代性促销活动的看法.
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参考文献：
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