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文檔簡介
1、網(wǎng)絡(luò)旅游平臺(tái)及大數(shù)據(jù)技術(shù)迅猛發(fā)展,旅游平臺(tái)需借助網(wǎng)絡(luò)爬蟲以及文本處理等技術(shù)獲知如何完善平臺(tái)。本報(bào)告研究目標(biāo)就是運(yùn)用大數(shù)據(jù)文本分析技術(shù)充分挖掘來北京市旅游的人群行為特征如出行時(shí)間、客源地結(jié)構(gòu)、出行方式及結(jié)伴方式等,同時(shí)獲取北京市最具熱度的前100個(gè)景點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的文本評(píng)論數(shù)據(jù),組成具有321550條旅游情感評(píng)價(jià)的語料庫,研究不同行為的旅游人群情感分值差異,從而為完善平臺(tái)建設(shè)提供建議。
本報(bào)告主要運(yùn)用以下四種研究方法:
第一
2、,文本聚類。將游客評(píng)論進(jìn)行分詞并轉(zhuǎn)換成向量,運(yùn)用 K-Means進(jìn)行聚類,得出旅游人群評(píng)價(jià)維度。
第二,情感分析法。建立情感詞典運(yùn)用情感分析算法來進(jìn)行文本維度屬性情感詞的匹配,實(shí)現(xiàn)情感分值的量化處理。
第三,內(nèi)容分析法。通過對(duì)語料庫中景點(diǎn)評(píng)論文本進(jìn)行詞頻分析,提取與游客情感相關(guān)的高頻詞,細(xì)化旅游人群情感評(píng)價(jià)。
第四,對(duì)比分析法。對(duì)比不同行為的旅游人群情感分值以及評(píng)價(jià)詞語差異。
對(duì)旅游人群數(shù)據(jù)進(jìn)行綜
3、合研究得出主要結(jié)論:
第一,北京對(duì)距離近的地區(qū)產(chǎn)生更大游玩吸引。
第二,出行時(shí)間對(duì)于公園樂園、古跡遺址以及自然景觀類景點(diǎn)的評(píng)分影響比較大,情感分值在一年中呈現(xiàn)兩端月份低,中間月份高的現(xiàn)象。
第三,結(jié)伴方式有不同。單獨(dú)出游、家庭出游、朋友出游、情侶出游以及商務(wù)旅行對(duì)于景點(diǎn)類型的喜好以及評(píng)分有差異。
第四,出行方式顯個(gè)性。選擇跟團(tuán)游、自由行及自駕游人群畫像有差異,產(chǎn)品喜好與情感分值評(píng)價(jià)不同。
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