自上个世纪以来，旅游市场的研究在国内外迅速兴起，涉及内容比较广泛，已经形成了一定的研究体系。但是在基于Internet的旅游市场虚拟研究方面相应的重要学术成果和研究尚不多见。本文以陕西省国内旅游市场作为实证，借助Web数据挖掘、旅游市场学、旅游经济学、旅游地理学、地理信息系统(GIS)计量经济学、消费者行为学、统计学等学科的理论和方法，首次提出旅游市场虚拟的新概念并将Web数据源应用于研究之中。笔者以国家自然科学基会项目(40271037)和陕西省社会科学基金项目(06E004Z)为依托，在国内外市场学研究基础之上，根据当前旅游市场研究的热点和难点问题，以Internet为突破口进行基于Web数据源的旅游市场虚拟探索。研究以Web数据源应用于旅游市场虚拟的可行性及Web数据源和旅游市场分析框架之间映射关系的建立为着眼点。从理论上试图建立多学科交叉支持下的以Web数据源和旅游市场研究为主体的旅游市场虚拟理论研究体系，研究方法上尝试定性与定量相结合、理论分析与实际应用相结合，追求对旅游资源开发、旅游规划、旅游产品开发及线路设计、旅游市场学的理论和实践指导价值。这一问题的解决将大大改善我国在旅游市场分析和需求预测方面的瓶颈，能够及时快速掌握旅游市场的发展趋势，对旅游目的地建设和开发具有十分重要的意义，并为旅游企业及旅游行政管理部门的动态管理和决策提供支持。研究中和中华行知网进行了友好的项目合作，利用中华行知网获取304.4万条Web日志数据记录，以及作者亲自在实地进行旅游市场调研等所获取的24722个调查样本数据和各种相关的统计资料，通过Web数据和实地调研数据的对比分析，论证了基于Web数据源的旅游市场虚拟理论，并利用Web数据挖掘对陕西省国内旅游市场进行了虚拟研究。主要工作和结论如下：1．研究背景及理论基础分析。通过分析国内外旅游业、Internet的发展和旅游市场研究现状，指出本研究的目的和意义。根据研究目标，确定了研究方案和技术路线。分析了陕西省旅游市场现状、存在问题以及其所面临的发展机遇以及我国Internet发展状况和网民特征，发现我国国内游客利用Internet获取旅游信息比例较大，并有不断增长的趋势，而且游客群体特征和网民群体特征十分相似：详细阐述了研究所依据的理论基础。2．基于Web数据源的旅游市场虚拟系统分析。提出旅游市场虚拟的新概念，对旅游市场虚拟进行了系统的研究；分析了利用Internet和Web数据挖掘研究旅游市场的优势；通过对旅游Web数据源特征的探讨，发现集中式Web数据源进行市场虚拟研究具有较大优势，应用旅游需求侧理论分析了集中式旅游Web数据源驱动因素；构建了Web数据源和旅游市场分析框架之间的映射关系以及分析知识库，分析和建立了旅游市场虚拟的流程框架。3．Web旅游数据和实地调研旅游数据的相关性研究。得出实地调研数据(实际需求)和Web数据之间具有很强的关联性，不论是客源市场的空间结构或时间分布，两者均具有高度的一致性，通过建立两种数据之间的关联关系，证明修正的Web数据源可以作为可靠的旅游市场虚拟的数据源。4．利用Web数据的具体案例分析。通过实证分析发现，在时空分布上，Web数据和实地调查数据有一定的规律，从时间分布来看，Web数据有一定的超前性，时间约有1个月左右。从客源空间分布上陕西省国内旅游客源的空间分布与Web数据基本一致，Web数据可以作为旅游需求空间结构分析和预测的依据。利用Web数据和实地调研数据对陕西省旅游市场进行对比分析，发现在空间上陕西省旅游客源主要以本省和临近省份为主，三大客源地的游客数量不足，但是潜力巨大；在时间上陕西省具有明显的季节性，主要集中在每年的5—6月和9—10月两个时段；在资源的偏好方面，虽然陕西省历史文化类旅游资源占优，但是国内游客却偏好陕西省自然类旅游资源；从景区(点)级别和知名度来看，大尺度游客偏爱级别高、知名度大的旅游景区(点)。提出了Web亲景度的概念并应用于陕西省实践研究之中。5．旅游需求预测模型的案例研究。构建了基于Web数据的多种旅游需求预测模型，并和传统模型进行了对比，发现基于Web数据的预测模型具有较好的精度。构建的这些模型分别是基于Web数据的陕西省旅游需求引力修正模型、基于Web数据的陕西省主要客源地的旅游需求预测模型、游客在目的地的空间分布模型、不同层次景区的旅游需求潜在模型以及ARIMA模型，可为快速准确地进行旅游需求预测提供方便。6．陕西省国内旅游市场虚拟信息系统研究。利用GIS的理论和方法，选择以MapInfo为平台，利用MapX+VB的组件式开发方式，构建了陕西省国内旅游市场虚拟信息系统，为陕西省国内旅游市场虚管理、决策提供方便和支持。本文试图在如下方面进行创新：首次提出了旅游市场虚拟的概念，对基于Web数据源的旅游市场虚拟进行了系统分析；通过分析认为集中式Web数据源是进行市场虚拟的最佳数据源之一；建立了Web数据源和旅游市场分析框架之间的映射关系和分析知识库、规则和分析流程；利用陕西省Web数据和实地调查数据进行对比分析，找出了两种数据之间的关联关系；提出了Web亲景度的概念，并应用于陕西省国内旅游市场分析中；构建了基于Web数据的陕西省旅游需求引力修正模型等多种旅游需求预测模型。由于本人水平和条件所限，在长趋势Web数据、多类型Web数据以及游客信息获取的行为模式和规律方面的研究存在不足，将在下一步的工作中不断的探索和完善。