近日，我校工商管理学院胡明明副教授研究团队在大数据旅游需求预测研究中取得新进展。研究成果为高频社交媒体数据在城市旅游需求预测中有效利用提供一个有效的模型，为城市旅游需求建模和预测提供了新的研究方向。

胡明明副教授（前右一）研究团队

随着互联网、社交网络和智能手机的快速发展，公众搜索、收集和分享信息变得更加自由便捷。公众分享信息、网络评论形成的交互性大数据，蕴藏着巨大的旅游需求研究价值。利用实时、高频、海量的旅游大数据准确预测和判断旅游消费者需求，有助于旅游管理部门制定未来发展规划、营销计划、优化旅游产品与服务供给，以及对需求进行管理等，从而促进旅游经济高质量发展。

胡明明副教授与香港理工大学、北京科技大学、澳门大学的学者在大数据旅游需求方面开展合作研究，通过将与旅游景点、酒店和购物市场相关的旅游在线评论数据纳入目的地预测系统中，构建基于多旅游要素在线评论高频数据的旅游需求预测模型，对7个英语国家赴香港的入境旅游人数进行了预测。主要实证结果表明，基于游客在线评论的旅游需求混频预测模型可以显著提高旅游需求预测精度。

研究成果“以基于游客在线评论数据的旅游需求预测研究”（Tourism demand forecasting using tourist-generated online review data）为题，在线发表于旅游管理顶级期刊《旅游管理》（Tourism Management）。我校工商管理学院为第一完成单位，胡明明副教授为第一作者。