【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)時代的發(fā)展,很多游客熱衷于在網(wǎng)絡(luò)平臺上發(fā)表外出旅游的體驗和評價。從而產(chǎn)生了海量的關(guān)于游客網(wǎng)絡(luò)評論的數(shù)據(jù),而旅游網(wǎng)站和相關(guān)部門要想提升經(jīng)營效益和改善旅游環(huán)境,就必須從中挖掘出有用數(shù)據(jù)信息。本文利用數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)對攜程旅行網(wǎng)上桂林市游客網(wǎng)絡(luò)評論進行研究,主要研究工作及相關(guān)的結(jié)論如下:第一,使用基于八爪魚采集器的網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)研究了攜程旅行網(wǎng)官網(wǎng)上的游客評論數(shù)據(jù)的抓取規(guī)則和采集規(guī)則,采集了該網(wǎng)站上的1260條評論并以Excel格式導(dǎo)出,再對原始數(shù)據(jù)集進行去除無效評論的預(yù)處理,最后得到1210條,近10萬字的游客網(wǎng)絡(luò)評論作為樣本數(shù)據(jù)集。第二,使用可視化技術(shù)和LDA主題模型對采集的游客評論文本數(shù)據(jù)進行特征分析。通過詞云圖直觀準(zhǔn)確的找到高頻詞,并結(jié)合分類方法來確定影響游客滿意度的影響因素;再根據(jù)網(wǎng)絡(luò)語義直觀的給出了高頻詞間的語義關(guān)系網(wǎng)。最后利用LDA主題模型對文本數(shù)據(jù)集進行主題提取,得到了游客關(guān)注的前8個主題為:行程、景點、酒店、導(dǎo)游、吃飯、購物、講解和服務(wù)。第三,構(gòu)建適合本文研究需要的情感詞典,并基于情感詞典進行情感分析,利用Python編程計算了所有游客評論的情感值,發(fā)現(xiàn)有33.64%的游客具有較高的忠誠度。第四,先對網(wǎng)絡(luò)采集的文本數(shù)據(jù)進行量化,再利用相關(guān)分析、回歸分析的統(tǒng)計方法對游客評論數(shù)據(jù)進行分析,并建立模型。接著我們對不同年度、月度的游客評論數(shù)據(jù)進行了比較分析。最后,對上面的研究結(jié)果進行了總結(jié),并向桂林市旅游相關(guān)部門和相關(guān)旅游網(wǎng)站提出了意見和建議,以期給其提供參考。
[Abstract]:With the development of the network era, many tourists are keen to publish the experience and evaluation of traveling on the network platform. As a result, there is a huge amount of data about tourists' network comments, and if tourism websites and related departments want to improve the operating efficiency and improve the tourism environment, they must dig out useful data information from them. This paper uses the technology of data mining to study Guilin tourist network review on Ctrip travel network. The main research work and related conclusions are as follows: first, In this paper, the crawler technology based on octopus fish collector is used to study the data capture rules and acquisition rules of tourist comment data on Ctrip Travel website. 1260 comments are collected and exported in Excel format. Then the original data set is preprocessed to remove invalid comments, and 1210 comments, nearly 100000 words, are obtained as sample data sets. Secondly, using visualization technology and LDA theme model to analyze the features of collected tourist comment text data. Through the word cloud map to find high-frequency words intuitively and accurately, and combined with the classification method to determine the impact of tourist satisfaction factors; then according to the network semantics of the semantic relationship between high-frequency words intuitive network. Finally, the LDA theme model is used to extract the theme of text data set, and the first eight topics are: itinerary, scenic spot, hotel, tour guide, dining, shopping, explanation and service. Thirdly, the emotion dictionary which is suitable for the research of this paper is constructed, and the emotion analysis is carried out based on the emotion dictionary. The emotion value of all the tourists' comments is calculated by Python programming, and it is found that 33.64% of the tourists have high loyalty. Fourth, the text data collected by the network is quantified, then the tourist comment data is analyzed by correlation analysis and regression analysis, and the model is established. Then we compare and analyze the tourist comment data of different year and month. Finally, the above research results are summarized, and suggestions are put forward to Guilin tourism departments and related tourism websites in order to provide reference for them.
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.13;F592.7

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本文編號：2229332