《表2 网络同配性统计结果》

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《基于加权方法的旅游流网络结构特征分析——以南京市为例》

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网络同配性分析:结合度数与点权指标，分别计算每日旅游流网络的同配性。由表2可知，南京市旅游流网络同配性在两种方法下均为负，说明网络中较热门的景区倾向于与较冷门的景区相连，热门景区对冷门景区具有促进效应。相关系数时间序列的波动幅度均较小，加权网络的序列更为稳定。在非加权网络的同配性计算中，共出现139个无效日期，原因是在当日的旅游流网络中，每个节点都与其他节点存在连接，所有节点度数相同，不存在Pearson相关系数。因此，加权方法有助于避免非加权网络中因相关系数不存在造成的无效性问题。