[1]刘如菲. 游客环境行为分析及其对可持续旅游选择性营销启示——以九寨沟为例[J]. 人文地理,2010, 25(6):114—119.
[2] 祁秋寅, 张婕, 杨旸, 卢韶婧, 张宏磊. 自然遗产地游客环境态度与环境行为倾向研究——以九寨沟为例[J]. 旅游学刊,2009,24(11):41—47.
[3] 乌铁红, 张婕, 张宏磊, 曹靖, 蔡永寿, 杨青霞. 旅游地属性与旅游者感知态度和购后行为关系——以九寨沟风景区为例[J]. 旅游学刊,2009,24(5): 36—42.
[4] 李敏, 张婕, 罗浩, 董雪旺, 上官筱燕, 蔡永寿. 基于旅游动机旅游业灾后恢复性重建研究——以“5•12” 汶川地震后九寨沟为例[J]. 旅游学刊,2012,27(1): 39—48.
[5] 颜磊, 许学工, 章小平. 九寨沟世界遗产地旅游流时间特征分析[J]. 北京大学学报(自然科学版), 2009,45(1):171—177.
[6] 陆林, 鲍捷. 基于耗散结构理论千岛湖旅游地演化过程及机制[J]. 地理学报,2010,65(6):755—768.
[7] 程绍文, 张捷, 梁玥琳, 韩国圣, 杨钊. 我国旅游网站空间分布及动力机制研究[J]. 旅游学刊,2009, 24(2):75—80.
[8] 涂玮, 金丽娇. 基于网络信息关注度大学生旅游消费决策研究[J]. 北京第二外国语学院学报,2012(1): 63—70.
[9]Ginsberg J.Mobebbi M H,Patel R S,et al.Detecting influenza epidemics using search engine query data[J]. Nature, 2009(2):1 012—1 014.
[10]Geoffrey Peter Smith.Google Internet search activity and volatility prediction in the market for foreign currency[J]. Finance Research Letters. 2012(9): 103—110.
[11]Hyunyoung Choi,Hal Varian.Predicting the Present with Google Trends[J]. The Economic Record, 2012, 88 :2—9.
[12]Y.Fondeur,F.Karamé.Can Google data help predict French youth unemployment?[J].Economic Modelling, 2013,30 :117—125.
[13] 王章郡, 方忠权, 杜坤. 中国自驾车旅游网络空间关注度时空演变——基于Google 搜索解析分析[J]. 地域研究与开发,2011,10(5):112—117.
[14] 龙茂兴, 孙根年, 龙珍付. 遵义红色旅游网络关注度客流响应研究[J]. 地理与地理信息科学,2013, 29(5):98—118.
[15] 王守成, 郭凤华, 傅学庆, 李仁杰. 基于自发地理信息旅游地景观关注度研究—以九寨沟为例[J]. 旅游学刊,2014,29(2):84—92.
[16] 百度指数.http ://index.baidu.com/Helper/? tpl=help&word=[EB/OL]. 2014—11—16.
[17] 熊丽芳,甄峰,王波,席广亮. 基于百度指数长三角核心区城市网络特征研究[J]. 经济地理,2013, 33(7):67—73.
[18] 林志慧, 马耀峰, 刘宪锋, 高楠. 旅游景区网络关注度时空分布特征分析[J]. 资源科学,2012,34(12): 2 427—2 433.
[19] 李山,邱荣旭,陈玲. 基于百度指数旅游景区络空间关注度:时间分布及其前兆效应[J]. 地理与地理信息科学,2008,24(6):102—107.
[20] 龙茂兴,孙根年,马丽君,王洁洁. 区域旅游网络关注度与客流量时空动态比较分析——以四川为例[J]. 地域研究与开发,2011,30(3):93—97.
[21] 黄先开, 张丽峰, 丁于思. 百度指数与旅游景区游客量关系及预测研究——以北京故宫为例[J]. 旅游学刊,2013,28(11):93—100.
[22] 刘月红, 黄远水. 福建永定土楼网络空间关注度时空演变——基于百度指数的分析[J]. 乐山师范学院学报,2014,29(1):62—68.
|