Analiza vzorcev obiskovanja turističnih destinacij na podlagi javno dostopnih podatkov
V okviru magistrskega dela je bil izdelan pristop za analizo obiskovanja turističnih destinacij z algoritmi na grafih na podlagi javno dostopnih podatkov. Namen analize je najti skupine destinacij, ki so pogosto obiskane skupaj in so lahko osnova za skupno trženje destinacij. Javno dostopni podatki so lahko objave turistov povezane z obiskom turistične destinacije z različnih družbenih omrežij ali iz drugih virov. Implementirana rešitev uporablja podatke pridobljene iz javnih objav turistov na spletnem mestu TripAdvisor in iz njih generira graf sočasnih pojavitev destinacij. Utež na povezavi v grafu predstavlja seštevek potovanj, v katerih sta bili obiskani obe destinaciji. Za analizo pogosto obiskanih destinacij smo temeljili na metodah, ki se uporabljajo za analizo nakupovalne košarice (MBA). Preizkušena je bila uporaba algoritma Apriori in dveh algoritmov za odkrivanje skupnosti na grafu: Louvain in Infomap. Rezultati kažejo, da Infomap vrača najbolj razumljive in zanimive pogoste skupine destinacij. Filtriranje omogoča segmentacijo gostov na podlagi njihovega profila. Na testnih podatkih so bile najbolj raznolike skupnosti najdene s segmentacijo uporabnikov po državi.
In thesis an approach for analyzing of visiting tourist destinations with graph algorithms on publicly available data was built. The goal of analysis is to find groups of destinations frequently visited together that can be a base for a joint marketing by destinations. Publicly available data can be tourists' posts related to connected to visit of tourist destination from different social networks or other sources. The implemented solution uses data gathered from public tourists' posts on TripAdvisor as input to generate co-occurrence graph of destinations. Weight of edge represents sum of trips, where both destinations were visited. For analysis of destinations frequently visited together we build on the methods, that are used for market basket analysis (MBA). We used Apriori algorithm and two algorithms for community detection: Louvain and Infomap. The most useful results were obtained by using Infomap. Data filtering enables us to observe different segments of guests based on their profile. The largest difference between communities was detected when using segmentation based on guests' country of origin.
2018
2018-10-09 09:20:10
1060
teorija grafov, skupine vozlišč, skupnosti, turistične destinacije, destinacijski menedžment
graph theory, node groups, communities, tourist destinations, destination management
mb22
Karmen
Knavs
70
Damjan
Vavpotič
991
Ljubica
Knežević Cvelbar
994
VisID
16
21081
Knavs Karmen - Analiza vzorcev obiskovanja turističnih destinacij na podlagi javno dostopnih pod.pdf
10465333
Predstavitvena datoteka
2018-10-09 09:20:21