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旅游大數據挖掘理論、方法與應用 版權信息
- ISBN：9787518984121
- 條形碼：9787518984121 ; 978-7-5189-8412-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
旅游大數據挖掘理論、方法與應用 本書特色
近些年來,隨著時代經濟的飛速發展以及科學技術的日新月異,旅游行業逐漸蓬勃發展逐漸引領當今時代發展的潮流。同時,當前大數據時代的來臨也是當今媒體關注的熱門話題之一。對于如何在旅游行業中應用旅游大數據始終是旅游行業領域研究的焦點之一。本書主要研究了數據挖掘中的數據預處理、序列模式挖掘和決策樹分類分析，探討總結了旅游大數據與挖掘在旅游行業的應用方向。
旅游大數據挖掘理論、方法與應用 內容簡介
近些年來,隨著時代經濟的飛速發展以及科學技術的日新月異,旅游行業逐漸蓬勃發展逐漸 當今時代發展的潮流。同時,當前大數據時代的來臨也是當今媒體關注的熱門話題之一。對于如何在旅游行業中應用旅游大數據始終是旅游行業領域研究的焦點之一。本書主要研究了數據挖掘中的數據預處理、序列模式挖掘和決策樹分類分析，探討總結了旅游大數據與挖掘在旅游行業的應用方向。
旅游大數據挖掘理論、方法與應用 目錄
第1章 緒論1
1.1 旅游大數據挖掘概述1
1.2 旅游大數據挖掘的發展目標3
1.3 旅游大數據挖掘的理論體系4
1.4 旅游大數據挖掘的技術體系4
1.5 旅游大數據挖掘的意義與作用4
1.6 旅游大數據挖掘的應用方向5
1.7 旅游大數據挖掘應用的技術路線5
1.8 小結6
參考文獻7
第2章 旅游大數據概述9
2.1 大數據的定義、特征與內涵9
2.2 旅游大數據的定義、形成與特征11
2.3 旅游大數據的類型13
2.4 小結13
參考文獻14
第3章 旅游大數據挖掘的基礎理論16
3.1 大數據挖掘概述16
3.2 大數據挖掘的數據處理19
3.3 旅游大數據挖掘的定義、特點與任務21
3.4 旅游大數據挖掘的方法22
3.5 旅游大數據倫理與治理28
3.6 小結30
參考文獻30
第4章 旅游大數據采集與處理34
4.1 旅游大數據的來源34
4.2 旅游大數據的加工與清洗35
4.3 小結36
參考文獻36
第5章 旅游客源地聚類挖掘39
5.1 數據聚類的概述39
5.2 數據聚類算法43
5.3 數據聚類技術45
5.4 客源地聚類概述46
5.5 旅游客源地聚類研究方法46
5.6 網絡關注度與游客量時空特征分析47
5.7 基于網絡關注度與游客量的客源地聚類48
5.8 小結52
參考文獻53
第6章 旅游景區關聯挖掘56
6.1 關聯挖掘算法原理56
6.2 數據關聯分析算法60
6.3 數據關聯分析技術63
6.4 研究對象64
6.5 數據獲取與處理64
6.6 關聯規則挖掘65
6.7 小結110
參考文獻110
第7章 游客情感文本挖掘112
7.1 文本挖掘的概述112
7.2 文本挖掘技術115
7.3 研究對象116
7.4 景點評論文本采集與處理116
7.5 情感文本分詞117
7.6 分詞軟件119
7.7 情感挖掘121
7.8 語義網絡分析139
7.9 小結143
參考文獻144
第8章 旅游客流與關注度相關性挖掘146
8.1 研究對象146
8.2 相關性挖掘146
8.3 小結157
參考文獻157
第9章 區域旅游大數據綜合挖掘應用——以洛陽為例159
9.1 研究區概述159
9.2 游客特征挖掘165
9.3 區域旅游特征挖掘178
9.4 小結187
參考文獻187
0章 旅游大數據挖掘應用展望191
10.1 旅游大數據挖掘應用存在的問題191
10.2 應用趨勢展望191
10.3 小結192
附表 關聯規則研究結果193
圖1?1 旅游大數據挖掘應用技術路線6
圖5?1 基于RapidMiner的K-Means聚類模型構建46
圖5?2 旅游客源地聚類建模49
圖5?3 基于2018年來洛住宿游客量和網絡關注度的中國各地級市客源市場聚類50
圖5?4 基于2019年來洛住宿游客量和網絡關注度的中國各地級市客源市場聚類50
圖6?1 RapidMiner中的FP-Growth關聯分析63
圖6?2 景區關聯規則挖掘模型66
圖6?3 少林寺相關景區關聯規則（篩選標準1）71
圖6?4 少林寺相關景區關聯規則（篩選標準2）71
圖6?5 少林寺相關景區關聯規則（篩選標準3）72
圖6?6 與龍門石窟相關的景區關聯規則75
圖6-7 與云臺山相關的景區關聯規則80
圖6-8 與清明上河園相關的景區關聯規則86
圖6-9 與紅旗渠相關的景區關聯規則90
圖6-10 與芒碭山相關的景區關聯規則96
圖6-11 與龍潭大峽谷相關的景區關聯規則98
圖6-12 與雞冠洞相關的景區關聯規則102
圖6-13 與殷墟相關的景區關聯規則108
圖7-1 文本挖掘界面116
圖7-2 洛陽 景點的語義網絡140
圖7-3 開封 景點的語義網絡140
圖7-4 鄭州 景點的語義網絡141
圖7-5 焦作 景點的語義網絡142
圖7-6 西安 景點的語義網絡142
圖7-7 南京 景點的語義網絡143
圖8?1 河南省各地級市的客流量和5A景區網絡關注度間的關聯矩陣148
圖8?2 導入旅游因子數據149
圖8?3 設計視圖149
圖8?4 生成關聯矩陣結果150
圖8?5 2016年游客量與洛陽旅游代表關鍵詞百度指數間的相關性151
圖8?6 2017年游客量與洛陽旅游代表關鍵詞百度指數間的相關性152
圖8?7 2018年游客量與洛陽旅游代表關鍵詞百度指數間的相關性152
圖8?8 2019年游客量與洛陽旅游代表關鍵詞百度指數間的相關性152
圖9?1 2019年境外地區來洛游客人次變化165
圖9?2 2016—2020年來洛游客接待量年度變化166
圖9?3 2016—2020年全國客源占比166
圖9?4 2016—2020年全省客源占比167
圖9?5 2016—2020年全省客源人數變化167
圖9?6 2015—2019年來洛游客戶籍占比統計168
圖9?7 2015—2019年來洛游客年齡占比統計169
圖9?8 2015—2019年游客來洛次數占比統計170
圖9?9 2015—2019年游客對洛了解途徑占比統計171
圖9?10 2015—2019年來洛游客交通出行占比統計173
圖9?11 2015—2019年來洛游客旅游結伴方式占比統計174
圖9?12 2015—2019年來洛游客不同結伴方式TGI175
圖9?13 2015—2019年游客對洛旅游滿意度分布177
圖9?14 2015—2019年游客對洛旅游滿意度年度提升率178
圖9?15 2019年年票刷卡月度變化180
圖9?16 2020年年票刷卡月度變化181
圖9?17 2020年各景點年票刷卡數量181
圖9?18 2018—2019年各縣區客流量與旅游收入變化182
圖9?19 2019—2020年全國來洛車輛分析183
圖9?20 2019—2020年全國來洛車輛類型對比184
圖9?21 2019年河南省內各地級市來洛車輛對比184
圖9?22 2020年河南省內各地級市來洛車輛對比184
表4?1 2018年全國各地級市對洛陽5A景區的網絡關注度及來洛游客量35
表5?1 2018年洛陽5A景區網絡關注度與來洛住宿游客量的客源地聚類結果49
表6?1 游客到達景區示例數據（一）64
表6?2 游客到達景區示例數據（二）67
表6?3 到少林寺的游客到達景區關聯頻繁項結果69
表6?4 到少林寺的游客到達景區關聯規則結果（詳見附表1-1）69
表6?5 到龍門石窟的游客到達景區關聯頻繁項結果73
表6?6 到龍門石窟的游客到達景區關聯規則結果（詳見附表1-2）73
表6-7 到云臺山的游客到達景區關聯頻繁項結果（詳見附表1-3）77
表6-8 到云臺山的游客到達景區關聯規則結果（詳見附表1-4）78
表6-9 到清明上河園的游客到達景區關聯頻繁項結果（詳見附表1-5）83
表6-10 到清明上河園的游客到達景區關聯規則結果（詳見附表1-6）84
表6-11 到紅旗渠的游客到達景區關聯頻繁項結果（詳見附表1-7）86
表6-12 到紅旗渠的游客到達景區關聯規則結果（詳見附表1-8）88
表6-13 到芒碭山的游客到達景區關聯頻繁項結果94
表6-14 到芒碭山的游客到達景區關聯規則結果94
表6-15 到龍潭大峽谷的游客到達景區關聯頻繁項結果97
表6-16 到龍潭大峽谷的游客到達景區關聯規則結果98
表6-17 到雞冠洞的游客到達景區關聯頻繁項結果99
表6-18 到雞冠洞的游客到達景區關聯規則結果（詳見附表1-9）101
表6-19 到殷墟的游客到達景區關聯頻繁項結果106
表6-20 到殷墟的游客到達景區關聯規則結果107
表7-1 洛陽 景點情感整體分析結果122
表7-2 龍門石窟、龍門海洋館詳細情感分析結果122
表7-3 中國國花園、麗景門景區詳細情感分析結果123
表7-4 洛陽博物館、隋唐城遺址植物園詳細情感分析結果123
表7-5 重渡溝、龍潭大峽谷詳細情感分析結果124
表7-6 雞冠洞、老君山景區詳細情感分析結果125
表7-7 天子駕六博物館、關林廟詳細情感分析結果125
表7-8 開封 景點情感整體分析結果126
表7-9 開封府、開封包公祠詳細情感分析結果126
表7-10 龍亭公園、大相國寺詳細情感分析結果127
表7-11 鐵塔、天波楊府詳細情感分析結果127
表7-12 包公湖詳細情感分析結果128
表7-13 鄭州 景點情感整體分析結果128
表7-14 鄭州市動物園、中國綠化博覽園詳細情感分析結果129
表7-15 鄭州海洋館、鄭州園博園詳細情感分析結果129
表7-16 鄭州黃河文化公園、河南博物院詳細情感分析結果130
表7-17 少林寺、康百萬莊園詳細情感分析結果130
表7-18 焦作 景點情感整體分析結果131
表7-19 云臺山、青天河詳細情感分析結果131
表7-20 神農山詳細情感分析結果132
表7-21 西安 景點情感整體分析結果132
表7-22 西安城墻、西安鼓樓詳細情感分析結果133
表7-23 西安碑林博物館、西安鐘樓詳細情感分析結果134
表7-24 西安半坡博物館、華清宮詳細情感分析結果134
表7-25 秦始皇帝陵博物院兵馬俑、大唐芙蓉園詳細情感分析結果135
表7-26 驪山、陜西歷史博物館詳細情感分析結果135
表7-27 秦嶺野生動物園、大唐不夜城詳細情感分析結果136
表7-28 牛首山文化旅游區、夫子廟秦淮風光帶詳細情感分析結果137
表7-29 瞻園、閱江樓詳細情感分析結果137
表7-30 紅山森林動物園、大報恩寺遺址公園詳細情感分析結果138
表7-31 中國科舉博物館江南貢院詳細情感分析結果138
表8?1 2016年洛陽旅游搜索關鍵詞與游客量的網絡關注度的關聯矩陣153
表8?2 2017年洛陽旅游搜索關鍵詞與游客量的網絡關注度的關聯矩陣154
表8?3 2018年洛陽旅游搜索關鍵詞與游客量的網絡關注度的關聯矩陣155
表8?4 2019年洛陽旅游搜索關鍵詞與游客量的網絡關注度的關聯矩陣156
表9?1 洛陽5A及4A以上的景區匯總161
表9?2 洛陽市現有博物館種類名錄162
表9?3 洛陽核心旅游景區分布162
表9?4 2015—2019年游客年齡比例168
表9?5 2015—2019年游客來洛次數比例170
表9?6 2015—2019年游客對洛了解途徑比例171
表9?7 2015—2019年來洛游客交通出行比例173
表9?8 2015—2019年游客對洛旅游滿意度情況176
表9?9 5A景區分類179
表9?10 4A景區分類179
表9?11 2006—2018年年票銷售180
表9?12 2018年和2019年各縣區客流量與旅游收入182
表9?13 景區與酒店輿情榜單185
表9?14 旅行社與文旅政務輿情榜單186
附表1-1 到少林寺的游客到達景區關聯規則結果193
附表1-2 到龍門石窟的游客到達景區關聯規則結果196
附表1-3 到云臺山的游客到達景區關聯頻繁項結果198
附表1-4 到云臺山的游客到達景區關聯規則結果201
附表1-5 到清明上河園的游客到達景區關聯頻繁項結果232
附表1-6 到清明上河園的游客到達景區關聯規則結果233
附表1-7 到紅旗渠的游客到達景區關聯頻繁項結果254
附表1-8 到紅旗渠的游客到達景區關聯規則結果258
附表1-9 到雞冠洞的游客到達景區關聯規則結果292
1.1 旅游大數據挖掘概述1
1.2 旅游大數據挖掘的發展目標3
1.3 旅游大數據挖掘的理論體系4
1.4 旅游大數據挖掘的技術體系4
1.5 旅游大數據挖掘的意義與作用4
1.6 旅游大數據挖掘的應用方向5
1.7 旅游大數據挖掘應用的技術路線5
1.8 小結6
參考文獻7
第2章 旅游大數據概述9
2.1 大數據的定義、特征與內涵9
2.2 旅游大數據的定義、形成與特征11
2.3 旅游大數據的類型13
2.4 小結13
參考文獻14
第3章 旅游大數據挖掘的基礎理論16
3.1 大數據挖掘概述16
3.2 大數據挖掘的數據處理19
3.3 旅游大數據挖掘的定義、特點與任務21
3.4 旅游大數據挖掘的方法22
3.5 旅游大數據倫理與治理28
3.6 小結30
參考文獻30
第4章 旅游大數據采集與處理34
4.1 旅游大數據的來源34
4.2 旅游大數據的加工與清洗35
4.3 小結36
參考文獻36
第5章 旅游客源地聚類挖掘39
5.1 數據聚類的概述39
5.2 數據聚類算法43
5.3 數據聚類技術45
5.4 客源地聚類概述46
5.5 旅游客源地聚類研究方法46
5.6 網絡關注度與游客量時空特征分析47
5.7 基于網絡關注度與游客量的客源地聚類48
5.8 小結52
參考文獻53
第6章 旅游景區關聯挖掘56
6.1 關聯挖掘算法原理56
6.2 數據關聯分析算法60
6.3 數據關聯分析技術63
6.4 研究對象64
6.5 數據獲取與處理64
6.6 關聯規則挖掘65
6.7 小結110
參考文獻110
第7章 游客情感文本挖掘112
7.1 文本挖掘的概述112
7.2 文本挖掘技術115
7.3 研究對象116
7.4 景點評論文本采集與處理116
7.5 情感文本分詞117
7.6 分詞軟件119
7.7 情感挖掘121
7.8 語義網絡分析139
7.9 小結143
參考文獻144
第8章 旅游客流與關注度相關性挖掘146
8.1 研究對象146
8.2 相關性挖掘146
8.3 小結157
參考文獻157
第9章 區域旅游大數據綜合挖掘應用——以洛陽為例159
9.1 研究區概述159
9.2 游客特征挖掘165
9.3 區域旅游特征挖掘178
9.4 小結187
參考文獻187
0章 旅游大數據挖掘應用展望191
10.1 旅游大數據挖掘應用存在的問題191
10.2 應用趨勢展望191
10.3 小結192
附表 關聯規則研究結果193
圖1?1 旅游大數據挖掘應用技術路線6
圖5?1 基于RapidMiner的K-Means聚類模型構建46
圖5?2 旅游客源地聚類建模49
圖5?3 基于2018年來洛住宿游客量和網絡關注度的中國各地級市客源市場聚類50
圖5?4 基于2019年來洛住宿游客量和網絡關注度的中國各地級市客源市場聚類50
圖6?1 RapidMiner中的FP-Growth關聯分析63
圖6?2 景區關聯規則挖掘模型66
圖6?3 少林寺相關景區關聯規則（篩選標準1）71
圖6?4 少林寺相關景區關聯規則（篩選標準2）71
圖6?5 少林寺相關景區關聯規則（篩選標準3）72
圖6?6 與龍門石窟相關的景區關聯規則75
圖6-7 與云臺山相關的景區關聯規則80
圖6-8 與清明上河園相關的景區關聯規則86
圖6-9 與紅旗渠相關的景區關聯規則90
圖6-10 與芒碭山相關的景區關聯規則96
圖6-11 與龍潭大峽谷相關的景區關聯規則98
圖6-12 與雞冠洞相關的景區關聯規則102
圖6-13 與殷墟相關的景區關聯規則108
圖7-1 文本挖掘界面116
圖7-2 洛陽 景點的語義網絡140
圖7-3 開封 景點的語義網絡140
圖7-4 鄭州 景點的語義網絡141
圖7-5 焦作 景點的語義網絡142
圖7-6 西安 景點的語義網絡142
圖7-7 南京 景點的語義網絡143
圖8?1 河南省各地級市的客流量和5A景區網絡關注度間的關聯矩陣148
圖8?2 導入旅游因子數據149
圖8?3 設計視圖149
圖8?4 生成關聯矩陣結果150
圖8?5 2016年游客量與洛陽旅游代表關鍵詞百度指數間的相關性151
圖8?6 2017年游客量與洛陽旅游代表關鍵詞百度指數間的相關性152
圖8?7 2018年游客量與洛陽旅游代表關鍵詞百度指數間的相關性152
圖8?8 2019年游客量與洛陽旅游代表關鍵詞百度指數間的相關性152
圖9?1 2019年境外地區來洛游客人次變化165
圖9?2 2016—2020年來洛游客接待量年度變化166
圖9?3 2016—2020年全國客源占比166
圖9?4 2016—2020年全省客源占比167
圖9?5 2016—2020年全省客源人數變化167
圖9?6 2015—2019年來洛游客戶籍占比統計168
圖9?7 2015—2019年來洛游客年齡占比統計169
圖9?8 2015—2019年游客來洛次數占比統計170
圖9?9 2015—2019年游客對洛了解途徑占比統計171
圖9?10 2015—2019年來洛游客交通出行占比統計173
圖9?11 2015—2019年來洛游客旅游結伴方式占比統計174
圖9?12 2015—2019年來洛游客不同結伴方式TGI175
圖9?13 2015—2019年游客對洛旅游滿意度分布177
圖9?14 2015—2019年游客對洛旅游滿意度年度提升率178
圖9?15 2019年年票刷卡月度變化180
圖9?16 2020年年票刷卡月度變化181
圖9?17 2020年各景點年票刷卡數量181
圖9?18 2018—2019年各縣區客流量與旅游收入變化182
圖9?19 2019—2020年全國來洛車輛分析183
圖9?20 2019—2020年全國來洛車輛類型對比184
圖9?21 2019年河南省內各地級市來洛車輛對比184
圖9?22 2020年河南省內各地級市來洛車輛對比184
表4?1 2018年全國各地級市對洛陽5A景區的網絡關注度及來洛游客量35
表5?1 2018年洛陽5A景區網絡關注度與來洛住宿游客量的客源地聚類結果49
表6?1 游客到達景區示例數據（一）64
表6?2 游客到達景區示例數據（二）67
表6?3 到少林寺的游客到達景區關聯頻繁項結果69
表6?4 到少林寺的游客到達景區關聯規則結果（詳見附表1-1）69
表6?5 到龍門石窟的游客到達景區關聯頻繁項結果73
表6?6 到龍門石窟的游客到達景區關聯規則結果（詳見附表1-2）73
表6-7 到云臺山的游客到達景區關聯頻繁項結果（詳見附表1-3）77
表6-8 到云臺山的游客到達景區關聯規則結果（詳見附表1-4）78
表6-9 到清明上河園的游客到達景區關聯頻繁項結果（詳見附表1-5）83
表6-10 到清明上河園的游客到達景區關聯規則結果（詳見附表1-6）84
表6-11 到紅旗渠的游客到達景區關聯頻繁項結果（詳見附表1-7）86
表6-12 到紅旗渠的游客到達景區關聯規則結果（詳見附表1-8）88
表6-13 到芒碭山的游客到達景區關聯頻繁項結果94
表6-14 到芒碭山的游客到達景區關聯規則結果94
表6-15 到龍潭大峽谷的游客到達景區關聯頻繁項結果97
表6-16 到龍潭大峽谷的游客到達景區關聯規則結果98
表6-17 到雞冠洞的游客到達景區關聯頻繁項結果99
表6-18 到雞冠洞的游客到達景區關聯規則結果（詳見附表1-9）101
表6-19 到殷墟的游客到達景區關聯頻繁項結果106
表6-20 到殷墟的游客到達景區關聯規則結果107
表7-1 洛陽 景點情感整體分析結果122
表7-2 龍門石窟、龍門海洋館詳細情感分析結果122
表7-3 中國國花園、麗景門景區詳細情感分析結果123
表7-4 洛陽博物館、隋唐城遺址植物園詳細情感分析結果123
表7-5 重渡溝、龍潭大峽谷詳細情感分析結果124
表7-6 雞冠洞、老君山景區詳細情感分析結果125
表7-7 天子駕六博物館、關林廟詳細情感分析結果125
表7-8 開封 景點情感整體分析結果126
表7-9 開封府、開封包公祠詳細情感分析結果126
表7-10 龍亭公園、大相國寺詳細情感分析結果127
表7-11 鐵塔、天波楊府詳細情感分析結果127
表7-12 包公湖詳細情感分析結果128
表7-13 鄭州 景點情感整體分析結果128
表7-14 鄭州市動物園、中國綠化博覽園詳細情感分析結果129
表7-15 鄭州海洋館、鄭州園博園詳細情感分析結果129
表7-16 鄭州黃河文化公園、河南博物院詳細情感分析結果130
表7-17 少林寺、康百萬莊園詳細情感分析結果130
表7-18 焦作 景點情感整體分析結果131
表7-19 云臺山、青天河詳細情感分析結果131
表7-20 神農山詳細情感分析結果132
表7-21 西安 景點情感整體分析結果132
表7-22 西安城墻、西安鼓樓詳細情感分析結果133
表7-23 西安碑林博物館、西安鐘樓詳細情感分析結果134
表7-24 西安半坡博物館、華清宮詳細情感分析結果134
表7-25 秦始皇帝陵博物院兵馬俑、大唐芙蓉園詳細情感分析結果135
表7-26 驪山、陜西歷史博物館詳細情感分析結果135
表7-27 秦嶺野生動物園、大唐不夜城詳細情感分析結果136
表7-28 牛首山文化旅游區、夫子廟秦淮風光帶詳細情感分析結果137
表7-29 瞻園、閱江樓詳細情感分析結果137
表7-30 紅山森林動物園、大報恩寺遺址公園詳細情感分析結果138
表7-31 中國科舉博物館江南貢院詳細情感分析結果138
表8?1 2016年洛陽旅游搜索關鍵詞與游客量的網絡關注度的關聯矩陣153
表8?2 2017年洛陽旅游搜索關鍵詞與游客量的網絡關注度的關聯矩陣154
表8?3 2018年洛陽旅游搜索關鍵詞與游客量的網絡關注度的關聯矩陣155
表8?4 2019年洛陽旅游搜索關鍵詞與游客量的網絡關注度的關聯矩陣156
表9?1 洛陽5A及4A以上的景區匯總161
表9?2 洛陽市現有博物館種類名錄162
表9?3 洛陽核心旅游景區分布162
表9?4 2015—2019年游客年齡比例168
表9?5 2015—2019年游客來洛次數比例170
表9?6 2015—2019年游客對洛了解途徑比例171
表9?7 2015—2019年來洛游客交通出行比例173
表9?8 2015—2019年游客對洛旅游滿意度情況176
表9?9 5A景區分類179
表9?10 4A景區分類179
表9?11 2006—2018年年票銷售180
表9?12 2018年和2019年各縣區客流量與旅游收入182
表9?13 景區與酒店輿情榜單185
表9?14 旅行社與文旅政務輿情榜單186
附表1-1 到少林寺的游客到達景區關聯規則結果193
附表1-2 到龍門石窟的游客到達景區關聯規則結果196
附表1-3 到云臺山的游客到達景區關聯頻繁項結果198
附表1-4 到云臺山的游客到達景區關聯規則結果201
附表1-5 到清明上河園的游客到達景區關聯頻繁項結果232
附表1-6 到清明上河園的游客到達景區關聯規則結果233
附表1-7 到紅旗渠的游客到達景區關聯頻繁項結果254
附表1-8 到紅旗渠的游客到達景區關聯規則結果258
附表1-9 到雞冠洞的游客到達景區關聯規則結果292
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