随着城市旅游化进程的加快，城市尺度旅游流研究的重要性日益显现。深度挖掘互联网大数据研究城市内部游客流动行为成为当前旅游研究的新兴热点。本研究以苏州市为研究案例地，运用数据挖掘技术抓取携程旅行网、蚂蜂窝旅游网特定时间段的网络游记信息，构建苏州城市景区间游客流动网络，并运用社会网络分析法和GIS空间分析法分析其结构特征，进而归纳出影响该游客流动网络结构形成的五大因素，最后从整体网络、网络节点、区域整合三个层面提出优化网络结构的建议。　　本研究主要结论:(1)苏州城市景区间游客流动网络的密度和中心势指标值较低，呈现较为松散的结构，网络发展不均衡，存在较大的优化整合空间;(2)研究选取的52个景区节点在中心度、结构洞等指标值上存在较大差异，节点呈现明显的层级性，应充分发挥核心节点对边缘节点的辐射带动作用;(3)景区间游客流动网络结构随着时间、空间的变化呈现出一定的时空差异，网络结构发展越发趋于成熟与完整，节点之间的联系更为紧密，景点之间的竞争与合作机制不断增强，城市整体旅游发展形成一个良性循环;(4)影响苏州城市景区间游客流动网络结构形成的几大因素分别是:旅游资源禀赋条件、基础设施水平、城市交通通达度、景区知名度与营销能力、景区空间临近度因素等，这些因素相互作用从而形成具有一定结构特征的游客流动网络。　　本研究通过挖掘网络大数据，综合运用社会网络分析法和GIS空间分析法研究城市景区间游客流动网络结构特征和影响因素，弥补了既往研究中数据来源不足与信度较低的局限，并丰富了城市尺度旅游流的研究。在现实方面，从不同层面提出优化建议，为案例地城市旅游规划、旅游资源开发、优化旅游空间结构提供科学依据，推动城市内部景区之间的合作，强化旅游集聚效应，促进城市旅游健康发展。