2022年1月，开云网页版,开云（中国）官方旅游管理系胡明明副教授作为第一作者与香港理工大学、北京科技大学、澳门大学学者合作撰写的题为《Tourism demand forecasting using tourist-generated online review data》的学术论文在旅游管理顶级期刊《Tourism Management》在线发表。该期刊是国际顶尖旅游学术期刊，2021年影响因子为10.967，为JCR一区、ABS四星级期刊，致力于发表与旅游管理、旅游政策、旅游者消费行为、旅游营销、旅游经济及旅游目的地管理等领域的最新研究成果。该论文是胡明明副教授以第一作者身份在《Tourism Management》发表的第二篇研究成果。

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。该研究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2018年入选“香江学者计划”，到我院任教以来一直从事旅游大数据和智慧旅游的研究，主持完成国家自然科学基金1项，参与了“863”计划重大项目、国家自然科学基金重大国际合作研究项目等多项国家级项目。在旅游管理国际顶级期刊《Tourism Management》（SSCI, IF=10.967），《Annals of Tourism Research》（SSCI, IF= 9.011），《旅游学刊》、《旅游科学》等国内外重要学术期刊上发表论文30余篇，其中SCI/SSCI收录14篇；此外，胡明明副教授参与的2篇咨政报告获得副省级以上领导批示。

【引用格式】

Hu, M., Li, H., Song, H., Li, X., & Law, R. (2022). Tourism demand forecasting using tourist-generated online review data. Tourism Management, 90, 104490.

文字：杨丽梅

审核：刘民坤

终审：罗 诚