源自互联网社交共享平台的地理标记照片数据相比于问卷调查和统计年鉴数据具有海量和全面等优点,对地理标记照片数据进行有效挖掘有助于全面而深入地把握旅游流时空分异规律,研究成果也将为旅游规划与决策提供参考和支持。本研究基于YFCC100M地理标记照片数据,采用Python和R语言实现数据筛选、整理、建模、分析与统计,基于ArcGIS平台进行空间分析与数据可视化,分别从静态的点状模式与动态的网络模式角度对上海市旅游流时空分异进行研究,研究内容涵盖旅游流空间点模式、旅游流集聚区空间分布及其形态特征、旅游流影响因素、旅游流复杂网络结构特征以及网络节点特征,主要得到以下结论:（1）上海市旅游流空间点模式整体呈现集聚特征,反映出上海市到访游客游览行为倾向于围绕现存热点区域展开,现存热点有吸引更多散客到访的潜力。旅游流集中分布在外环以内区域。2010年前,上海市客流到访热度持续上升,2010年上海世博会举办,客流到访热度骤增,之后热度相对稳定。内环中部、西部以及东南部区域为上海市内重要的旅游流集聚区。旅游流集聚区的月度演化整体呈现围绕内环中西部和世博会会场区域的“双中心、多热点”的格局。上海市各区域内旅游流集聚区中客流量分布较为均衡,在第四季度的客流密度增大。内环以内的旅游流集聚区客流密度较大,形态较为疏散;外环以外的集聚区形态较为紧凑,且存在向紧凑化发展的趋势。（2）在旅游流影响因素方面,进口贸易对照片数与客流量具有正向促进作用,反映出国家对外开放水平与贸易水平的提高吸引了游客到访上海的兴趣,推动了上海旅游业的发展;观光景区、购物场所、地铁交通与住宿服务对上海市旅游业具有较强驱动作用。（3）基于复杂网络理论的分析结果表明,上海市旅游流网络空间覆盖广泛。网络在2004至2013年间整体为负相关特征,呈现扩张态势。具有高接近中心性的节点在网络中起到主导作用,具有强集散功能的节点对网络的影响逐渐增强。旅游流网络在10月的扩张最为明显,上半年的旅游流网络中存在正相关特征,较热门节点的带动作用减弱。3月、5月、6月和10月为客流显著集聚时段,1月、2月、8月、9月和12月为客流显著扩散时段。外滩、南京东路与陆家嘴为上海市旅游流网络中的核心节点,世博会会场所在的上钢新村节点于世博会期间为网络连接的建立起到关键作用。结合节点的空间分布状况可知,不同时段的中心节点分布范围始终局限在内环内部的核心区,大客流的迁移范围较小,网络中三大核心节点应加强引流与推荐策略以带动位于内环外部的节点发展。（4）在复杂网络分析的基础上,频繁项集挖掘结果反映出具有较大推荐价值的目的地为上钢新村、瑞金二路和南京东路节点。结合节点的地理位置分布可知,推荐方向主要集中在东-西方向以及沿-跨黄浦江方向。综合以上三类推荐方向与节点组合,可在上海市内构建三大观光游览带,其中东-西向观光带范围较小,适合步行游览,对步道建设与人员疏散的要求较高;沿-跨黄浦江方向的观光带范围较大,可乘坐公交或轮渡游览,公共交通方式的舒适度、容纳量和通勤频率的提升将有效提升游客体验。