近年来，构建异构旅游数据挖掘模型和国内外旅游研究机构的高频旅游相关数据已成为低频和高频旅游数据挖掘的关键特征。本文总结了近十年来国内外基于互联网旅游数据的旅游量预测模型的研究现状。本文首先介绍了互联网旅游数据的特点和来源，阐述了搜索引擎数据和社交媒体数据的获取过程和处理方法。其次，对基于网络旅游数据的旅游量预测模型的现状进行了评述，包括时间序列预测模型、计量经济预测模型、机器学习预测模型和组合预测模型。最后，从关键词智能提取、非结构化数据转换等方面，从多源旅游数据融合和高维非线性混合数据处理四个方面展望了未来研究的重点和趋势。