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    基于層次聚類分析的鄉(xiāng)村旅游特征劃分方法研究

    2020-06-11 00:38:23陳瑞萍
    海峽科技與產(chǎn)業(yè) 2020年2期
    關(guān)鍵詞:鄉(xiāng)村旅游指標(biāo)體系

    陳瑞萍

    摘要:由于傳統(tǒng)鄉(xiāng)村旅游特征劃分方法獲取到的景點(diǎn)劃分結(jié)果比較稀疏,為了提高鄉(xiāng)村旅游業(yè)的經(jīng)濟(jì)收益,使鄉(xiāng)村旅游景點(diǎn)劃分的更密集,提出了基于層次聚類分析的鄉(xiāng)村旅游特征劃分方法研究。首先利用層次聚類分析法,構(gòu)建了鄉(xiāng)村旅游特征劃分指標(biāo)體系;其次根據(jù)層次聚類分析法原理,確定特征劃分指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法,完成特征劃分指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算;最后優(yōu)化傳統(tǒng)特征劃分算法,實(shí)現(xiàn)了基于層次聚類分析的鄉(xiāng)村旅游特征劃分。結(jié)果表明,基于層次聚類分析的鄉(xiāng)村旅游特征劃分方法相比于傳統(tǒng)鄉(xiāng)村旅游特征劃分方法,在鄉(xiāng)村旅游景點(diǎn)的日均總收入上平均提升了32.13萬元,有效提高了鄉(xiāng)村旅游業(yè)的經(jīng)濟(jì)收益。

    關(guān)鍵詞:層次聚類分析;鄉(xiāng)村旅游;特征劃分;指標(biāo)體系;指標(biāo)權(quán)重

    中圖分類號(hào):F592.7 ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    鄉(xiāng)村旅游產(chǎn)業(yè)現(xiàn)如今已經(jīng)被國(guó)家高度重視,不僅可以為城市居民提供運(yùn)動(dòng)健身的娛樂場(chǎng)所,還可以為鄉(xiāng)村建設(shè)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益。鄉(xiāng)村旅游也是國(guó)內(nèi)旅游業(yè)的重要組成部分,推動(dòng)了社會(huì)主義新農(nóng)村建設(shè),鄉(xiāng)村生活方式也已經(jīng)成為城市居民的一種新的時(shí)尚追求。鄉(xiāng)村旅游開始向多元化的方向發(fā)展,這種將農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)相結(jié)合的方式已經(jīng)成為新時(shí)代的一種特殊旅游方式。農(nóng)業(yè)一直以來都是國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ),將農(nóng)業(yè)與服務(wù)業(yè)結(jié)合起來,并以網(wǎng)絡(luò)信息化為依托,也成為一種全新的發(fā)展模式。

    目前,鄉(xiāng)村旅游大多以休閑度假為主,農(nóng)業(yè)產(chǎn)品缺乏特色,在民族風(fēng)俗活動(dòng)方面缺少地方性的活動(dòng),而鄉(xiāng)村旅游經(jīng)營(yíng)者為游客提供的菜品多為普通的農(nóng)家菜;國(guó)內(nèi)的鄉(xiāng)村旅游主要以家庭為單位,旅游區(qū)內(nèi)主要業(yè)態(tài)為分散性經(jīng)營(yíng),在實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村旅游資源整合方面存在困難。鄉(xiāng)村旅游在供需方面出現(xiàn)了脫節(jié),如果在供需方面不能夠克服缺陷,鄉(xiāng)村旅游在發(fā)展過程中就會(huì)夭折,也會(huì)出現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)品老化的現(xiàn)象[1]。

    基于上述問題,在層次聚類分析算法的基礎(chǔ)上,劃分鄉(xiāng)村旅游特征,對(duì)農(nóng)村區(qū)域經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展具有重要意義。鄉(xiāng)村旅游業(yè)經(jīng)過長(zhǎng)期的發(fā)展獲得了質(zhì)的飛躍,鄉(xiāng)村旅游可以使居民近距離接觸農(nóng)村生產(chǎn),體驗(yàn)農(nóng)村生活。鄉(xiāng)村生態(tài)價(jià)值的挖掘和開發(fā)正符合21世紀(jì)新時(shí)代的要求,因此,鄉(xiāng)村旅游行業(yè)必須發(fā)揮帶頭作用,促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的友好發(fā)展。鄉(xiāng)村旅游的特征劃分促進(jìn)了城市與農(nóng)村之間資源的共享,許多研究者只單純地研究了鄉(xiāng)村旅游資源的開發(fā)和利用,而忽略了鄉(xiāng)村旅游整體特征的劃分。本文在層次聚類分析的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)一種鄉(xiāng)村旅游特征分析方法,為鄉(xiāng)村的發(fā)展提供新的理論依據(jù)。

    1 基于層次聚類分析的鄉(xiāng)村旅游特征劃分方法設(shè)計(jì)

    在鄉(xiāng)村旅游特征劃分過程中,受到區(qū)域發(fā)展速度的影響,會(huì)出現(xiàn)劃分不均衡的現(xiàn)象,影響鄉(xiāng)村旅游產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。鄉(xiāng)村旅游特征劃分主要分為空間特征劃分和密度特征劃分,空間特征劃分就是將鄉(xiāng)村旅游按照空間相似度來分組,尋找相同類別事物中相似對(duì)象的過程,也是鄉(xiāng)村旅游空間劃分最重要的手段之一;密度特征劃分是根據(jù)鄉(xiāng)村旅游聚集情況,來劃分鄉(xiāng)村旅游特征[2]。鄉(xiāng)村旅游特征劃分的具體思路如圖1所示。

    由圖1可以看出,在層次聚類分析的背景下,通過分析鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展現(xiàn)狀及目前存在的問題,來完成鄉(xiāng)村旅游特征劃分指標(biāo)體系的構(gòu)建;規(guī)劃基于層次聚類分析法的技術(shù)路線,計(jì)算鄉(xiāng)村旅游劃分指標(biāo)權(quán)重;并依托鄉(xiāng)村旅游特征劃分算法,來實(shí)現(xiàn)基于層次聚類分析的鄉(xiāng)村旅游特征劃分。

    1.1 構(gòu)建鄉(xiāng)村旅游特征劃分指標(biāo)體系

    在層次聚類分析的背景下,鄉(xiāng)村旅游特征劃分可以加快鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展,利用層次聚類分析法,來構(gòu)建鄉(xiāng)村旅游特征劃分指標(biāo)體系。

    鄉(xiāng)村旅游發(fā)展屬于一種復(fù)雜的系統(tǒng)功能,主要包括媒介系統(tǒng)、政府支持系統(tǒng)、客源地系統(tǒng)及鄉(xiāng)村旅游目的地系統(tǒng)[3]。只有各個(gè)系統(tǒng)之間相互協(xié)調(diào)發(fā)展,才能使消費(fèi)者滿意,實(shí)現(xiàn)社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益的最大化。

    在層次聚類分析的背景下,通過查閱鄉(xiāng)村旅游特征劃分的參考文獻(xiàn),統(tǒng)計(jì)鄉(xiāng)村旅游產(chǎn)業(yè)特征的頻度,歸納頻度較高的特征劃分指標(biāo),結(jié)合鄉(xiāng)村旅游業(yè)的實(shí)際情況,以及鄉(xiāng)村旅游產(chǎn)業(yè)特征劃分指標(biāo)體系中每一個(gè)子系統(tǒng)的獨(dú)特之處,在選取特征劃分指標(biāo)的過程中,分析了鄉(xiāng)村旅游行業(yè)發(fā)展的特點(diǎn),并根據(jù)特征劃分指標(biāo)的科學(xué)性和實(shí)用性原則,構(gòu)建了鄉(xiāng)村旅游特征劃分指標(biāo)體系[4],如表1所示。

    基于層次聚類分析,對(duì)鄉(xiāng)村旅游特征劃分情況受到權(quán)重指標(biāo)準(zhǔn)確性的影響是比較大的,因此,選取特征劃分指標(biāo)是非常重要的。本文將鄉(xiāng)村旅游特征分為產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)、社會(huì)效應(yīng)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及人文環(huán)境4個(gè)大類,又在此基礎(chǔ)上劃分了16個(gè)具體的特征劃分指標(biāo),由此構(gòu)成了具有層次結(jié)構(gòu)的特征劃分體系。

    1.2 計(jì)算特征劃分指標(biāo)權(quán)重

    層次聚類分析是一種定性與定量相互結(jié)合的分析方法,將待解決的問題分成有序的階梯式結(jié)構(gòu),對(duì)相同層級(jí)的特征劃分指標(biāo)要素的重要性比較和判斷,并獲取一個(gè)指標(biāo)值。然后計(jì)算特征劃分要素的權(quán)重值,并進(jìn)行一致性檢驗(yàn),為特征劃分指標(biāo)的權(quán)重分配提供理論依據(jù)[5]。層次聚類分析法如圖2所示。

    根據(jù)層次聚類分析法的原理,確定了鄉(xiāng)村旅游特征劃分指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法,并利用1級(jí)~9級(jí)標(biāo)度法計(jì)算出鄉(xiāng)村旅游的特征體系及比重,通過優(yōu)化傳統(tǒng)鄉(xiāng)村旅游特征劃分算法來實(shí)現(xiàn)基于層次聚類分析的鄉(xiāng)村旅游特征劃分。

    1.3 優(yōu)化鄉(xiāng)村旅游特征劃分算法

    在寬度為L(zhǎng)的重疊區(qū)中,特征數(shù)據(jù)對(duì)象不僅屬于A區(qū),還存在于B區(qū),從鄉(xiāng)村旅游特征聚類對(duì)象的二維重疊分區(qū)示意可以看出,如果鄉(xiāng)村旅游特征數(shù)據(jù)對(duì)象不在寬度為L(zhǎng)的重疊區(qū)中,A區(qū)中的特征數(shù)據(jù)對(duì)象與B區(qū)中的特征數(shù)據(jù)對(duì)象之間的距離一定大于重疊區(qū)的寬度,因此在考慮合并距離小于或等于L的特征數(shù)據(jù)對(duì)象時(shí),對(duì)于數(shù)據(jù)集中兩個(gè)特征數(shù)據(jù)對(duì)象,不需要判斷它們是否可以合并。可以將兩個(gè)特征數(shù)據(jù)對(duì)象從優(yōu)先隊(duì)列里移除,為每一個(gè)特征數(shù)據(jù)對(duì)象都建立一個(gè)優(yōu)先隊(duì)列,這樣可以減少優(yōu)先隊(duì)列修改和建立的時(shí)間恢復(fù)度[9]。

    優(yōu)化后的鄉(xiāng)村旅游特征劃分算法分為3個(gè)階段,先將程序初始化,將整個(gè)鄉(xiāng)村旅游特征數(shù)據(jù)集分為p個(gè)區(qū)域,并為每一個(gè)特征數(shù)據(jù)對(duì)象建立一個(gè)優(yōu)先隊(duì)列;再將p個(gè)區(qū)域中的N個(gè)特征數(shù)據(jù)對(duì)象聚類,最后將k個(gè)聚類重新聚集成一個(gè)新的聚類[10]。

    鄉(xiāng)村旅游特征劃分算法的優(yōu)化步驟如下。

    步驟1:選擇一個(gè)劃分鄉(xiāng)村旅游特征數(shù)據(jù)集的屬性。

    步驟2:根據(jù)選擇的屬性將特征數(shù)據(jù)集中的N個(gè)特征數(shù)據(jù)對(duì)象分成p個(gè)區(qū)域。

    步驟3:調(diào)用初始化優(yōu)先隊(duì)列的子程序,并為每一個(gè)區(qū)域都建立一個(gè)優(yōu)先隊(duì)列。

    步驟4:。

    步驟5:在p個(gè)優(yōu)先隊(duì)列中取出兩個(gè)距離最近的聚類,找出其中的最小值。

    步驟6:如果,就跳出程序。

    步驟7:否則,將和合并。

    步驟8:如果和都不存在于寬度為L(zhǎng)的重疊區(qū)中,則將和所在的優(yōu)先隊(duì)列修改。

    步驟9:否則,修改其他兩個(gè)優(yōu)先隊(duì)列。

    依托層次聚類分析,構(gòu)建了鄉(xiāng)村旅游特征劃分指標(biāo)體系,然后通過層次聚類分析法原理,確定特征劃分指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法,完成特征劃分指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算;最后在層次聚類分析的基礎(chǔ)上,優(yōu)化了傳統(tǒng)特征劃分算法,實(shí)現(xiàn)了基于層次聚類分析的鄉(xiāng)村旅游特征劃分。

    2 實(shí)驗(yàn)分析

    隨著游客對(duì)鄉(xiāng)村旅游滿意程度和消費(fèi)的加劇,傳統(tǒng)的鄉(xiāng)村旅游特征劃分方法已經(jīng)無法滿足游客的需求,下面就對(duì)某市一鄉(xiāng)村旅游特征劃分,分別采用傳統(tǒng)鄉(xiāng)村旅游特征劃分方法,以及基于層次聚類分析的鄉(xiāng)村旅游特征劃分方法,制定鄉(xiāng)村旅游收益對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

    2.1 實(shí)驗(yàn)步驟

    針對(duì)鄉(xiāng)村旅游的特征區(qū)域調(diào)研,根據(jù)某市的鄉(xiāng)村旅游的景點(diǎn)特征,將鄉(xiāng)村旅游特征分為3個(gè)類別,如表4所示。

    首先采用層次聚類分析法提取鄉(xiāng)村旅游的特征范圍,結(jié)合鄉(xiāng)村旅游特征劃分指標(biāo)劃分鄉(xiāng)村旅游特征。將格網(wǎng)作為特征劃分的基本單元,統(tǒng)計(jì)每一個(gè)鄉(xiāng)村旅游特征區(qū)域內(nèi)每一個(gè)業(yè)態(tài)權(quán)重,并計(jì)算出格網(wǎng)內(nèi)的游客密度、人均消費(fèi)能力、景區(qū)服務(wù)、交通服務(wù)、景區(qū)人均GDP指標(biāo)的分值。

    根據(jù)鄉(xiāng)村旅游景區(qū)內(nèi)POI指數(shù)和Morans I指數(shù)來計(jì)算,得到了鄉(xiāng)村旅游景區(qū)內(nèi)不同業(yè)態(tài)和指標(biāo)的權(quán)重,結(jié)果如表5和表6所示。

    計(jì)算出鄉(xiāng)村旅游景區(qū)內(nèi)所有網(wǎng)格的加權(quán)分值,利用統(tǒng)計(jì)分組方法進(jìn)行鄉(xiāng)村旅游特征劃分。將劃分后的鄉(xiāng)村旅游游客密度特征用平面圖的方式表現(xiàn)出來,劃分結(jié)果如圖5所示。

    基于鄉(xiāng)村旅游特征劃分結(jié)果,統(tǒng)計(jì)出游客密度特征不同的情況下,鄉(xiāng)村旅游各個(gè)景點(diǎn)的日均收入總值。

    2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)論分析

    根據(jù)兩種特征劃分方法獲取的游客密度特征劃分結(jié)果,在劃分結(jié)果中隨機(jī)抽取5個(gè)景點(diǎn),統(tǒng)計(jì)5個(gè)景點(diǎn)的日均收入總值。統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表7所示。

    由統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知,兩種特征劃分方法得到的鄉(xiāng)村旅游景點(diǎn)的日均總收入差異很大,采用傳統(tǒng)鄉(xiāng)村旅游特征劃分方法,得到的劃分結(jié)果中,游客密度的分布比較稀疏,游客只可以享受其中1~2個(gè)景點(diǎn)的游覽,也使得景點(diǎn)的日均總收入相對(duì)較低;而采用基于層次聚類分析的鄉(xiāng)村旅游特征劃分方法,得到的鄉(xiāng)村旅游游客密度分布比較密集,可以讓游客同時(shí)游覽到不同的景色,提高了景點(diǎn)的日均總收入,相比于傳統(tǒng)鄉(xiāng)村旅游特征劃分方法,本文設(shè)計(jì)的基于層次聚類分析的鄉(xiāng)村旅游特征劃分方法,在鄉(xiāng)村旅游景點(diǎn)的日均總收入上平均提升了32.13萬元,促進(jìn)了鄉(xiāng)村旅游業(yè)的發(fā)展。

    3 結(jié)語

    本文提出了基于層次聚類分析的鄉(xiāng)村旅游特征劃分方法研究。利用層次聚類分析,完成鄉(xiāng)村旅游特征劃分指標(biāo)體系的建立;接著通過層次聚類分析法原理,確定了特征劃分指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法,計(jì)算出特征劃分指標(biāo)權(quán)重;最后優(yōu)化了傳統(tǒng)特征劃分算法,實(shí)現(xiàn)了基于層次聚類分析的鄉(xiāng)村旅游特征劃分。經(jīng)驗(yàn)證,提出的鄉(xiāng)村旅游特征劃分方法可以提升鄉(xiāng)村旅游業(yè)的經(jīng)濟(jì)收益。

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