本文選題：旅游 + 微博��； 參考：《現(xiàn)代情報(bào)》2016年04期

【摘要】：運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到旅游文本屬性與特征已成為旅游研究的重要領(lǐng)域,對旅游微博發(fā)文主題的研究有助于旅游機(jī)構(gòu)形象塑造及內(nèi)容傳播推廣,對旅游機(jī)構(gòu)的微博信息供給及旅游形象的提升具有一定意義。本研究首先對內(nèi)容分析法在旅游研究的運(yùn)用狀況及國內(nèi)外旅游微博相關(guān)方面的研究進(jìn)行梳理;其次,以國家旅游局新浪微博的網(wǎng)絡(luò)文本內(nèi)容為研究對象,借助Rost word parser詞頻分析軟件提取網(wǎng)絡(luò)文本的高頻特征詞并進(jìn)行篩選;再次,采用內(nèi)容分析法,結(jié)合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)及共詞分析法,得到網(wǎng)絡(luò)文本高頻詞之間的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系;最后,探索高頻詞的屬性及其之間的聯(lián)系特征,在國家旅游局新浪微博的內(nèi)容分析基礎(chǔ)上,提煉出其微博內(nèi)容分為人文景觀、自然景觀、游客出行、旅游政務(wù)信息4個(gè)主題。
[Abstract]:Using data mining technology to obtain the attributes and features of tourism text has become an important field of tourism research. The research on the theme of tourism Weibo publication is helpful to the image shaping of tourism organizations and the dissemination of content. It has certain significance to the Weibo information supply and the promotion of tourism image. This research firstly combs the application of content analysis method in tourism research and the related research of tourism Weibo at home and abroad. Secondly, it takes the online text content of Sina Weibo of National Tourism Administration as the research object. With the help of the most word parser word frequency analysis software, the high-frequency feature words of the network text are extracted and screened. Thirdly, the social network connection between the high-frequency words in the network text is obtained by using the content analysis method, the social network analysis method and the co-word analysis method. Finally, On the basis of analyzing the content of Sina Weibo of National Tourism Administration, the Weibo contents are divided into four themes: humanistic landscape, natural landscape, tourist travel and tourism government information.
【作者單位】： 安徽工程大學(xué)管理工程學(xué)院;南京大學(xué)信息管理學(xué)院;南京信息工程大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國家旅游局重點(diǎn)項(xiàng)目“我國旅游機(jī)構(gòu)微博形象及其提升策略研究”(項(xiàng)目編號:14TACK005) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目“社會(huì)化媒體情境下游客信息搜尋行為研究”(項(xiàng)目編號:15YJCZH090)成果之一
【分類號】：G206;F49

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本文編號：2072439