| 标题 | 粗糙集理论在国内旅游研究中的应用 |
| 范文 | 殷杰?董斌彬 文章将2004～2013年间粗糙集理论在旅游方面的相关成果进行分析。根据研究内容将其划分为4大研究主题，并详细分析了各主题的进展情况。根据现阶段成果提出了粗糙集理论在旅游研究方面的研究不足，并认为粗糙集理论在旅游数据挖掘、旅游市场细分以及旅游危机预警方面大有可为。 一、引言 粗糙集理论是1982年波兰学者帕·莱克（Z.Paw lak）提出的，它是一种刻画不完整性和不确定性的数学工具，能有效地分析不精确（Imprecise）、不一致（Inconsistent）、不完整（Incomplete）等各种不完备的信息，还可以对这些混乱的数据进行分析和推理，从而发现隐含的知识，揭示其潜在的本质规律。粗糙集理论由于具有知识约简功能和不需要主观先验知识等优点，在指标体系约简、指标权重系数确定、关联数据挖掘、模式分类、智能信息处理等领域已有广泛的应用，国际众多学者相继对其进行深入研究。中国学者在粗糙集领域的研究也取得了大量成果，国内已有粗糙集领域的专著出版[3-10]。近年来，越来越多的学者将粗糙集理论应用于旅游方面的相关研究。 二、粗糙集理论在国内旅游研究中的应用 学者在进行旅游、企业管理方面的研究时主要应用粗糙集理论中的属性约简方法，并利用属性约简确定指标重要性程度的方法来确定指标权重以及通过约简冗余属性、确定指标权重以此来进行综合评价。 （一）约简属性 决策的完成需要综合考虑各项因素。利用粗糙集的属性约简方法可以有效消除冗余因素，提高决策效率。叶煜岚（2005）通过比较多种评估方法选定粗糙集理论对构建的指标体系进行属性约简从而优化评价指标体系；高田等（2009）通过粗糙集理论对旅游危机事件的决策表进行约简，以此提高旅游突发事件关联规则的获取和决策能力；陈丽（2010）借助属性约简算法以此来确定影响安徽省旅行社联合体成员选择的分类规则；耿松涛等（2014）构建了旅游业面对的非常规突发事件应急管理能力评价指标体系并利用粗糙集理论对指标进行约简，最终以某市为研究对象进行实证研究。此外，吴成东等（2006）、林梦泉等（2007）、李国娟（2007）、李远远（2009）、谭宗凤（2012）等分别运用属性约简的方法进行各自相关决策研究。 （二）确定权重 对决策方案进行评价有助于决策判断与决策执行。在旅游资源、投资环境评价等方面需要利用粗糙集理论来确定权重。张志恒（2003）对财务指标进行约简并通过计算条件属性和决策属性的依赖程度来确定指标重要程度，最终确定权重系数。张红珍等（2006）利用粗糙集理论确定旅游资源评价的客观权重。鲍新中等（2009）通过对粗糙集条件信息熵属性的重要度进行分析后提出了新的基于条件粗糙集信息熵的权重确定方法，并通过实例证明其合理性。刘改威（2013）从经济环境、基础设施条件、社会服务环境以及旅游业发展环境等4个方面构建了秦皇岛旅游投资环境评价模型，通过粗糙集理论确定其指标的权重系数。徐涛（2004）、李智（2006）等根据粗糙集理论分别对各自研究对象的指标体系确定权重系数。 （三）综合评价 利用粗糙集理论来进行有效的综合评价也是学者研究的重要手段，该理论在绩效、旅游景点信用、旅游竞争力等评价方面被广泛应用。史成东等（2010）将粗糙集理论与BP神经网络方法相结合，构建出供应链绩效评价模型，对供应链绩效做出综合评价。张媛媛（2010）从旅游产业业绩竞争、潜在竞争力和支持竞争力3个方面40个评价指标来分析区域产业竞争力，并利用粗糙集的方法测算河北省区域旅游竞争力的综合排名。石东贤（2012）结合决策树与粗糙集理论建立了旅游景点的信用评估模型并对旅游景点信用进行综合评价。 （四）挖掘数据 粗糙集理论能有效地分析不精确、不一致、不完整等各种不完备的信息，在数据处理和分析方面有着广泛运用。麦范金等（2005）通过粗糙集理论进行属性约简建立了旅游者对旅游目的地的评价模型，并从中进行数据挖掘，发现隐含信息。王祖辉（2012）以酒店在线定评数据为例，采用粗糙集理论酒店消费者挖掘在线点评的固定词语搭配特征，应用于情感分析模型并加以验证。 三、粗糙集理论在国内旅游研究方面不足与展望 （一）研究不足 目前，旅游研究中对于粗糙集理论的应用大多集中于对相关指标体系进行属性约简并确定各指标的权重系数。在进一步优化粗糙集理论在属性约简以及指标权重确定等方面的研究还较少。而对于旅游信息的数据分析与挖掘并不充分，许多应用于企业管理的研究方法并未借鉴到研究旅游产业。处于大数据时代背景下，信息数据挖掘十分重要，利用粗糙集理论可以进行旅游信息与数据挖掘，以此来进行旅游者、旅游目的地等方面的研究。同时，在旅游危机事件的预警、旅游需求预测等方面利用粗糙集理论进行的相关研究也较少。总体来看，粗糙集理论在国内旅游研究方面应用还不够深入，有待进行深入 研究。 （二）研究展望 1.在旅游信息数据挖掘方面的应用 处于大数据时代背景下，信息数据的挖掘显得愈发重要。如何在海量的数据中挖掘有价值的信息对于研究旅游业的发展尤为关键。范霄文（2008）从结合理论与应用提出了基于粗糙集理论的定性数据方法，探讨了粗糙集理论在数据描述、数据处理、判别分析以及聚类分析方面的运用。利用粗糙集理论解决数据相关性，编制算法挖掘数据信息，充分利用大数据。因此挖掘旅游信息与数据时可以引入粗糙集理论进行旅游者行为、旅游目的地管理等方面的研究。 2.在旅游市场细分方面的应用 旅游市场瞬息万变，旅游需求也是日新月异。把握客源市场，紧抓旅游者需求才能促进旅游业的发展。抓住旅游者需求就必须细分旅游市场，针对不同细分市场设计开发不同的旅游产品。鄂旭（2006）对数据进行属性约简并编制算法实现客户市场细分。今后我国旅游业必将向常态化发展，对旅游市场细分可以提高旅游服务质量，因此将粗糙集理论引入旅游市场细分十分必要。 3.在旅游安全预警方面的应用 旅游安全为旅游者的“精神愉快”、身心放松提供了最大保障，使旅游者能真正融入到旅游地的异地生活体验中，实现“旅游者身份”（Tourist self）的角色心理转变。旅游安全是整个旅游活动开展的重大保障，安全问题十分重要。陈传达（2004）、肖智（2005）、刘彦文（2007）等提出了粗糙集理论在预警预测方面的研究，对于旅游危机的预警研究却鲜见。因此，今后在在旅游危机事件的预警、旅游需求预测等方面可以引入粗糙集理论进行深入研究。 |
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