北京市旅游人群行為情感分析調(diào)研報告.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)旅游平臺及大數(shù)據(jù)技術(shù)迅猛發(fā)展，旅游平臺需借助網(wǎng)絡(luò)爬蟲以及文本處理等技術(shù)獲知如何完善平臺。本報告研究目標就是運用大數(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間、客源地結(jié)構(gòu)、出行方式及結(jié)伴方式等，同時獲取北京市最具熱度的前100個景點所對應(yīng)的文本評論數(shù)據(jù)，組成具有321550條旅游情感評價的語料庫，研究不同行為的旅游人群情感分值差異，從而為完善平臺建設(shè)提供建議。
　　本報告主要運用以下四種研究方法：
　　第一

2、，文本聚類。將游客評論進行分詞并轉(zhuǎn)換成向量，運用 K-Means進行聚類，得出旅游人群評價維度。
　　第二，情感分析法。建立情感詞典運用情感分析算法來進行文本維度屬性情感詞的匹配，實現(xiàn)情感分值的量化處理。
　　第三，內(nèi)容分析法。通過對語料庫中景點評論文本進行詞頻分析，提取與游客情感相關(guān)的高頻詞，細化旅游人群情感評價。
　　第四，對比分析法。對比不同行為的旅游人群情感分值以及評價詞語差異。
　　對旅游人群數(shù)據(jù)進行綜

3、合研究得出主要結(jié)論：
　　第一，北京對距離近的地區(qū)產(chǎn)生更大游玩吸引。
　　第二，出行時間對于公園樂園、古跡遺址以及自然景觀類景點的評分影響比較大，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。單獨出游、家庭出游、朋友出游、情侶出游以及商務(wù)旅行對于景點類型的喜好以及評分有差異。
　　第四，出行方式顯個性。選擇跟團游、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價不同。