摘要
随着互联网和移动互联网的快速发展，人们increasinglyrelyontheWeb获取旅游信息、制定旅游计划和分享旅游体验，Web平台上积累了海量的旅游相关数据。
这些数据蕴含着丰富的旅游需求信息，对旅游目的地和旅游企业的决策具有重要的参考价值。
本文献综述首先介绍了Web数据挖掘和旅游需求分析的概念，接着从旅游搜索行为分析、旅游市场规模与结构分析、旅游资源关注度与评价分析、旅游需求预测等方面对国内外基于Web数据挖掘的旅游需求分析与预测研究进行了梳理和概括，并对主要研究方法进行了总结，最后展望了未来研究方向。
关键词：Web数据挖掘；旅游需求分析；旅游需求预测；武汉市；文献综述
#1.1Web数据挖掘Web数据挖掘是从Web文档、Web链接结构、Web访问日志等Web数据中，发现隐含的、有价值的模式、趋势和规律的过程。
常用的Web数据挖掘技术包括文本挖掘、Web内容挖掘、Web使用挖掘等。
#1.2旅游需求分析旅游需求分析是指运用科学的方法，对影响旅游需求的各种因素进行分析，研究旅游需求的形成机制、变化规律和发展趋势，为旅游规划、开发、营销和管理提供决策依据。
#1.3旅游需求预测旅游需求预测是在旅游需求分析的基础上，运用一定的科学方法，对未来旅游需求的发展趋势和规模进行预测，为旅游业的發展提供科学依据。
常用的旅游需求预测方法包括时间序列分析法、因果关系模型法、机器学习法等。
2研究概况#2.1旅游搜索行为分析近年来，学者们increasingly利用搜索引擎数据分析旅游搜索行为，进而挖掘潜在的旅游需求信息。
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