旅游流涉及到旅游者的空间移动,是旅游地理学研究的热点话题之一。流空间视角下,城市之间旅游联系越来越密切,旅游流规模逐渐扩大,逐渐呈现出网络化发展态势。科学地认知旅游流网络的空间结构特征及其影响机理,对推动区域旅游高质量一体化发展具有重要意义。论文利用python软件抓取携程旅行网上旅游流线路相关数据,以长三角城市群为研究对象,通过O-D矩阵（出发地-目的地）构建旅游流网络,并利用社会网络分析法对网络空间结构进行深入分析,进一步利用QAP相关分析法和地理探测器方法对旅游流网络结构的影响因素进行分析,在此基础上构建了长三角城市群旅游流网络结构的影响机理,提出网络结构优化建议。论文的主要结论有:（1）长三角城市群旅游流网络呈现出显著的层级特征。整体上网络密度相对较高,但旅游流网络具有明显的核心-边缘特征,核心区为上海、杭州、南京、苏州、无锡、宁波、嘉兴,其余均为边缘区,核心区之间的联系较为紧密,核心区与边缘区之间的联系相对薄弱;旅游流网络结构组团特征显著,共存在7个凝聚子群,派系间和派系内部存在不同程度的联结关系,各子群内部联系较为紧密,但各子群之间的交流较少。（2）旅游节点中心性指标值存在差异,且对称性较差。杭州、南京、苏州、上海等旅游节点程度中心性相对较高,具有较强的旅游出游能力和旅游接待能力。南京、无锡、苏州、合肥、上海等旅游节点接近中心性较高,旅游流通达程度较好。南京、上海、无锡、苏州、合肥等旅游节点的中介中心性较高,对其他节点具有较强的控制能力。就结构洞特征而言,杭州、苏州、南京、芜湖、池州、上海在旅游流网络中占据优势地位,而盐城、泰州、台州、滁州等旅游节点处于结构洞劣势地位。在影响力方面,上海、杭州、南京、苏州、宁波、合肥等具有较高的影响力,而泰州、滁州、池州、铜陵、安庆等影响力较低。（3）长三角城市群旅游流网络系统受到推力、拉力、阻力作用的综合影响,且在客源地和目的地两个不同的空间维度上存在显著差异。客源地信息化水平、旅游消费能力、社会经济发展水平是客源地到目的地旅游流内向集聚的重要作用力。目的地的旅游资源条件、城市网络关注度、旅游接待水平是影响旅游流外向辐射的核心因素。社会经济发展水平和交通便捷度等因素是影响旅游节点关联性的关键因素。旅游安全水平、客源地与目的地之间的文化距离、经济距离、物理距离等都是影响旅游流网络结构发展的阻力因素。未来旅游业的发展要尊重旅游流网络空间分布规律,各地区要充分认识到在网络中的地位。要进一步打造高质量的旅游资源、完善旅游基础设施建设、加强信息化建设水平,增强旅游吸引力;出台相关政策推动跨区域旅游合作,发挥核心节点对整个旅游流网络的辐射带动作用,从而促进长三角城市群旅游网络化发展。