在線旅游社區(qū)視閾下旅游目的地形象評(píng)價(jià)研究
發(fā)布時(shí)間:2023-11-27 18:40
在web2.0時(shí)代,用戶不僅僅是信息的消費(fèi)者,更是信息的制造者,用戶生成內(nèi)容(UGC,User Created Content)開始成為互聯(lián)網(wǎng)上主要的信息內(nèi)容。在這樣的背景下,在線旅游社區(qū)應(yīng)運(yùn)而生,越來越多的用戶通過在線旅游社區(qū)獲取到自己想要的旅游信息,同時(shí)通過在線旅游社區(qū)發(fā)表自己對(duì)旅游地的評(píng)價(jià)和體驗(yàn)。因此這些在線旅游社區(qū)上的用戶生成內(nèi)容是用戶心中旅游目的地形象最直接的體現(xiàn),對(duì)這些內(nèi)容進(jìn)行研究分析,可以了解旅游地在用戶心中的感知和情感形象,從而幫助旅游地管理部門有針對(duì)性地對(duì)旅游地進(jìn)行整改。本文旨在通過對(duì)在線旅游社區(qū)用戶生成內(nèi)容進(jìn)行分析研究,從而提取出在線旅游社區(qū)中的旅游目的地形象,并進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。主要研究?jī)?nèi)容可以分為以下幾個(gè)內(nèi)容:(1)構(gòu)建旅游目的地形象評(píng)價(jià)體系。通過收集馬蜂窩中全國(guó)13個(gè)省市的旅游地評(píng)論20407條,構(gòu)建相應(yīng)語(yǔ)料庫(kù)。利用扎根理論、內(nèi)容分析等方法,構(gòu)建了相應(yīng)的旅游目的地形象評(píng)價(jià)體系,并對(duì)其科學(xué)性和合理性進(jìn)行了檢驗(yàn)。(2)基于情感詞典的用戶生成內(nèi)容情感分析。首先在對(duì)所建語(yǔ)料庫(kù)分析的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了描述旅游地各方面的旅游主題詞詞典,并在現(xiàn)有的情感詞典的基礎(chǔ)上加入旅游...
【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究綜述
1.2.1 旅游目的地形象研究
1.2.2 UGC內(nèi)容研究
1.3 研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)
1.3.1 研究?jī)?nèi)容
1.3.2 研究方法及論文結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)背景知識(shí)介紹
2.1 旅游目的地形象相關(guān)概述
2.1.1 旅游目的地形象概念
2.1.2 旅游目的地形象構(gòu)成
2.1.3 旅游目的地形象測(cè)量
2.2 基于情感詞典的情感分析
2.2.1 文本預(yù)處理
2.2.2 特征提取
2.2.3 情感分析
2.3 模糊綜合評(píng)價(jià)法
2.3.1 一級(jí)評(píng)價(jià)模型
2.3.2 多級(jí)評(píng)價(jià)模型
2.4 本章小結(jié)
第三章 旅游目的地形象評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)和體系構(gòu)建
3.1 旅游目的地形象評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)
3.1.1 評(píng)價(jià)思路設(shè)計(jì)
3.1.2 數(shù)據(jù)來源選擇
3.2 指標(biāo)體系構(gòu)建的原則和流程
3.2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建的原則
3.2.2 指標(biāo)體系構(gòu)建流程
3.3 旅游目的地形象評(píng)價(jià)指標(biāo)初選
3.3.1 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理
3.3.2 數(shù)據(jù)分析與指標(biāo)初選
3.4 旅游目的地形象評(píng)價(jià)指標(biāo)確定
3.4.1 因子分析與評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定
3.4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建
3.5 本章小結(jié)
第四章 基于UGC的旅游目的地形象情感分析研究
4.1 旅游情感詞典的構(gòu)建
4.1.1 旅游主題詞詞典
4.1.2 基礎(chǔ)情感詞典和領(lǐng)域情感詞典
4.1.3 程度副詞詞典
4.1.4 否定詞詞典
4.1.5 停用詞詞典
4.2 基于UGC的旅游目的地形象情感分析
4.2.1 文本預(yù)處理
4.2.2 構(gòu)建基于情感詞典的情感分析模型
4.3 實(shí)證分析
4.3.1 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備
4.3.2 基于情感詞典的旅游目的地形象分析
4.4 本章小結(jié)
第五章 旅游目的地形象的模糊綜合評(píng)價(jià)模型構(gòu)建與分析
5.1 模糊綜合評(píng)價(jià)模型構(gòu)建
5.1.1 確定指標(biāo)權(quán)重
5.1.2 建立模糊關(guān)系矩陣
5.1.3 確定模糊合成算子
5.1.4 構(gòu)建模糊綜合評(píng)價(jià)模型
5.2 實(shí)證分析
5.2.1 模糊綜合評(píng)價(jià)
5.2.2 模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果分析
5.2.3 整改建議
5.3 本章小結(jié)
第六章 全文總結(jié)與展望
6.1 全文總結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 旅游景點(diǎn)形象評(píng)價(jià)指標(biāo)調(diào)查問卷
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄3 攻讀碩士期間參加的科研項(xiàng)目
致謝
本文編號(hào):3868357
【文章頁(yè)數(shù)】:71 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究綜述
1.2.1 旅游目的地形象研究
1.2.2 UGC內(nèi)容研究
1.3 研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)
1.3.1 研究?jī)?nèi)容
1.3.2 研究方法及論文結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)背景知識(shí)介紹
2.1 旅游目的地形象相關(guān)概述
2.1.1 旅游目的地形象概念
2.1.2 旅游目的地形象構(gòu)成
2.1.3 旅游目的地形象測(cè)量
2.2 基于情感詞典的情感分析
2.2.1 文本預(yù)處理
2.2.2 特征提取
2.2.3 情感分析
2.3 模糊綜合評(píng)價(jià)法
2.3.1 一級(jí)評(píng)價(jià)模型
2.3.2 多級(jí)評(píng)價(jià)模型
2.4 本章小結(jié)
第三章 旅游目的地形象評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)和體系構(gòu)建
3.1 旅游目的地形象評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)
3.1.1 評(píng)價(jià)思路設(shè)計(jì)
3.1.2 數(shù)據(jù)來源選擇
3.2 指標(biāo)體系構(gòu)建的原則和流程
3.2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建的原則
3.2.2 指標(biāo)體系構(gòu)建流程
3.3 旅游目的地形象評(píng)價(jià)指標(biāo)初選
3.3.1 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理
3.3.2 數(shù)據(jù)分析與指標(biāo)初選
3.4 旅游目的地形象評(píng)價(jià)指標(biāo)確定
3.4.1 因子分析與評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定
3.4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建
3.5 本章小結(jié)
第四章 基于UGC的旅游目的地形象情感分析研究
4.1 旅游情感詞典的構(gòu)建
4.1.1 旅游主題詞詞典
4.1.2 基礎(chǔ)情感詞典和領(lǐng)域情感詞典
4.1.3 程度副詞詞典
4.1.4 否定詞詞典
4.1.5 停用詞詞典
4.2 基于UGC的旅游目的地形象情感分析
4.2.1 文本預(yù)處理
4.2.2 構(gòu)建基于情感詞典的情感分析模型
4.3 實(shí)證分析
4.3.1 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備
4.3.2 基于情感詞典的旅游目的地形象分析
4.4 本章小結(jié)
第五章 旅游目的地形象的模糊綜合評(píng)價(jià)模型構(gòu)建與分析
5.1 模糊綜合評(píng)價(jià)模型構(gòu)建
5.1.1 確定指標(biāo)權(quán)重
5.1.2 建立模糊關(guān)系矩陣
5.1.3 確定模糊合成算子
5.1.4 構(gòu)建模糊綜合評(píng)價(jià)模型
5.2 實(shí)證分析
5.2.1 模糊綜合評(píng)價(jià)
5.2.2 模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果分析
5.2.3 整改建議
5.3 本章小結(jié)
第六章 全文總結(jié)與展望
6.1 全文總結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 旅游景點(diǎn)形象評(píng)價(jià)指標(biāo)調(diào)查問卷
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄3 攻讀碩士期間參加的科研項(xiàng)目
致謝
本文編號(hào):3868357
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