（通讯员：吴栋栋）3月4日中午，best365官方网站登录入口“旅游大讲堂——晋升教师论坛”在腾讯会议平台顺利开展。best365官方网站登录入口成红波博士、毕建武博士分别就其学术研究内容和学术贡献做了精彩的线上报告。我院院长、教授、青年教师、博士后、硕博研究生、校外专家等校内外研究人员共计110人参加了此次讲座，best365官方网站登录入口副院长李辉教授担任此次讲座的主持人。

 

成红波博士的分享主要包括拥挤感知和会展网络相关研究。针对拥挤感知研究，成老师分析指出过度旅游是热门旅游目的地广泛存在的一种现象，但是这种不可持续的方式必须以适当、科学、有效的方式加以解决；然后，从过度旅游与旅游承载力、拥挤感知等方面对相关研究进行梳理和述评；接下来，成老师从概念属性、应用情境、研究方法和作用机制等方面对相关研究内容展开具体讲解；最后，从公民参与（居民视角）和挤出效应（结果导向）等方面分析了最新的研究进展。

 

 

针对会展网络研究，成老师指出会展具有“复杂网络”属性基础；然后基于社会网络理论，提出企业参展绩效提升过程中的两个关键问题；接下来，分别从整体网络和个体网络的视角，探讨不同类型的结构属性和网络位置对企业参展绩效的影响；最后，成老师进一步分析两者对企业参展绩效的调节效应，分析绩效的提升过程和动力机制。

 

毕建武博士的分享主要包括基于深度学习的旅游需求预测理论与方法、基于大数据的旅游产品改进与设计方法以及通过OTA预定酒店的最优Stackelberg策略研究。针对旅游需求预测研究，毕老师指出旅游需求预测是旅游相关决策的基础，表明该研究的重要性；然后，点明该研究的动机在于考虑多种数据源构建旅游需求长短期记忆（LSTM）深度学习预测模型；最后，毕老师对所提出模型的基本思想、模型框架、实验结果等进行深入浅出的讲解。

 

 

针对旅游产品改进与设计方法研究，毕老师指出设计新的服务或者改进已有服务来满足顾客需求的重要性；然后，分析大数据背景下在线评论相对于传统的问卷调查所具有的优势，点明在线评论在管理决策分析中的重要应用价值；接下来，毕老师分别对研究的框架设计、在线评论多粒度情感分析、服务属性Kano分类、服务属性IPA分类以及服务要素优化配置等问题进行细致分析；最后，毕老师基于顾客通过OTA预定酒店的场景，通过分析最优Stackelberg策略探讨了酒店与顾客的最优决策以及两者付款决策之间的交互作用。

 

 

分享结束后，成老师针对挤出效应的具体内涵、目的地经营者如何看待过度旅游等问题进行交流；毕老师针对预测模型中的参数设置、旅游需求预测可以拓展的研究方向等问题进行探讨。讲座最后，李辉教授对两位老师的研究分享做了简要的总结，对于大数据与旅游管理相结合的交叉研究提出了自己的思考。

 

作为南开“旅游大讲堂”学术交流品牌中的重要系列之一，本次晋升教师论坛依托人事处职称申报要求，对申报人的学术研究内容和学术贡献进行了考察。同时，本次论坛也为校内外研究人员带来了精彩的学术盛宴，参会成员在与晋升教师的交流与讨论中碰撞出学术思维的火花。此次讲座增强了硕博研究生同学们开展高水平科学研究的信心，现场学术氛围浓厚，与会者均表示受益匪浅。