当下对于旅游研究与“大数据”相融合的呼声很高，但实证研究成果很少。本研究选取典型旅游风景名胜区作为微观尺度景区内部旅游流研究代表，从信息时代下的虚拟网络视角入手，借用新浪微博平台，抓取相关微博大数据，结合时间分层法、经验模态分解法、核密度函数等方法对旅游区内部客流波动特征进行揭示，并探索出不同属性游客在旅游区内部的活动时空差异及演变规律，注重理论与实践相结合原理，尝试利用新的数据来源和方法对微观尺度旅游流进行研究。　　本文主要包括五个部分。其中第一部分为论文的第一章与第二章，主要点明了论文要研究的科学问题并且交代了科学问题背后的时代背景以及解决此问题产生出的理论与实践意义。此外通过对一些概念进行了辨析以及对一些支撑理论进行了简介，并就国内外相关领域的研究进展进行了详细的文献综述。第二部分为论文的第三章，详细叙述了微博签到数据的采集及处理方式，包括应用接口的调用、采集时间跨度的选取、坐标中心点的建立、属性数据的筛选、噪音数据的清洗等内容。第三部分为论文的第四章，通过纵向时间分层法，借用EMD分解，对比日度、周度时间尺度下景区游客签到的波动特征。第四部分为论文的第五章，重点通过横向的时间分层，对景区内部不同签到点的时空演变进行探索。最后一部分为论文的第六章，总结了全文，并且提出了今后需要讨论与强化的内容。　　本研究主要结论有:(1)钟山风景区日度游客签到整体呈现具有双峰的“M”型分布结构，且男、女性游客以及本、外地游客均呈现出具有双峰“M”型分布结构。女性游客签到高于男性游客，本地游客签到相较于外地游客更集中。男、女性游客签到特征具有很强的相似性与周期性，表现为具有明显的路径回流特征。(2)游客总体签到规律以高频振荡为主，中低频振荡为辅，且不具有明显的趋势特征。男、女性游客签到规律以高频的周度波动为主，低频波动为辅。男性受节假日和季节变化影响大，女性受外界因素影响小。外地游客以周、月度高频时间变化波动为主，伴随有显著的季节变化特征。(3)不同时间颗粒度下游客签到规律呈现不同特征。以此可以更加全面、辩证性地认识游客签到规律。在不掩盖高频周期波动特征的情况下，提高数据的颗粒度能够更加清晰地显现中、低频周期波动的差异性特征情况。但高颗粒度数据会在高频阶段表现活跃，同时也会掩盖中、低频阶段的特征规律。(4)双休日是景区游客活动的重要时期。女性游客较男性游客在周末产生“节日效应”更加明显。外地游客在双休日、工作日签到特征差别不大，本地游客则受黄金周影响较小，但受景区节事影响严重。(5)游客在风景区内部签到呈现“金字塔”结构，正午时达到最高峰。其中，节假日与气候因素是影响风景区内部游客活动变化的主要因素。此外，越是旅游旺季，女性游客签到越高，与传统观念里女性更易受到社会制约结论相悖，相反女性情感细腻的特质使得她们更愿意将情感（心情）进行分享。本地与外地游客在风景区活动特征具有较大差异，外地游客在景区营业时段签到集中，本地游客则活动规律不显著。(6)风景区内游客签到特征与真实景点分布相一致。以中山陵景区、灵谷寺景区为主的签到热点核心片区和以西部山岳景区、明孝陵景区为主的签到热点核心区以及以头陀岭景区、南边休闲场所区域为主的次一级的签到热点核心区构成了风景区内空间热点分布格局。时空方面归纳出四个活动时期:景区休眠期、游览初始期、景点高峰期、游客分散期。并且发现带有餐饮、购物功能的休闲场所也是虚拟空间中重要的组成部分，游客可以在网络空间里消磨旅行中碎片化时间，同时能够间接反映游客的不同时间段活动与休憩状况。