पर्यटन एवं आतिथ्य जर्नल
खुला एक्सेस
आईएसएसएन: 2167-0269
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समन हज़राती
पर्यटन में मौजूदा पर्यटन की आवश्यकता का अनुमान लगाने वाले मॉडल संख्यात्मक और गैर-संख्यात्मक डेटा वाले डेटाबेस से उपयोगी जानकारी प्राप्त करने में असमर्थ हैं। वर्तमान शोध एक नए दृष्टिकोण पर चर्चा करता है जो जापान में पर्यवेक्षण व्यय के लिए एक पूर्वानुमान मॉडल को आकार देने के लिए रफ़ सेट सिद्धांत को लागू करता है। रफ़ सेट सिद्धांत पारंपरिक सेट सिद्धांत को शामिल करके अस्पष्ट, अनिश्चित या अपूर्ण ज्ञान (डेटा) का वर्गीकरण विश्लेषण प्रस्तुत करता है। आधिकारिक रूप से प्रकाशित पर्यटक पर्यवेक्षण जानकारी के आधार पर, स्वतंत्र चर और आश्रित चर के बीच संबंधों को प्रदर्शित करने के लिए निर्णय सिद्धांत बनाए जाते हैं। प्रायोगिक परिणामों से पता चलता है कि पूर्वानुमान मॉडल 91.1% परीक्षण मामलों को व्यवस्थित कर सकता है, और 82.5% व्यवस्थित मामले उनके वास्तविक समकक्षों के समान थे। वास्तविक मूल्यों और प्रत्याशित मूल्यों के बीच कोई बड़ा अंतर नहीं था। पर्यवेक्षण व्यय का अनुमान लगाने के लिए रफ़ सेट द्वारा प्रेरित निर्णय सिद्धांतों का उपयोग करने के लाभों का भी सुझाव दिया गया।