論文通過建立基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型和包含兩級特征維度的旅游地意象感知研究框架,將LDA主題模型用于旅游微博文本分析,以特征維度半定量刻畫旅游地意象感知特征,減少LDA主題凝練的主觀性,幫助研究者在特定維度框架約束下準確、客觀地提取旅游地意象特征。麗江古城案例證明,一級特征維度可以完整勾勒出麗江古城意象感知的基本框架,包括以聚落形態(tài)、音樂意境、標志人物、休閑空間和納西美食為核心的5組空間與景觀元素,深度旅游者、城市居民、年輕人、女孩子4類人群的特殊感知體驗,及旅游者與環(huán)境要素的不同互動特征;二級特征維度進一步精細解讀麗江古城的意象感知特征,表現(xiàn)為麗江古城慢活性、夜生活和浪漫之都的文化意象、旅游者對地方文化與現(xiàn)代風情融合的凝視與體驗等。結合特征維度的LDA模型,準確構建了意象基本框架,成功刻畫了麗江古城的形象及精細特征,并能進一步解析意象的形成機制,為旅游地意象感知研究提供了新視角,有助于深度解讀意象形成的地方意義,厘清認知、情感和行為意象間的關系。 

【文章來源】：地理科學進展. 2020年04期 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：13 頁

【部分圖文】：

意象感知基本結構與特征維度的關系概念圖

本文綜合利用LDA模型和結果主題詞語的特征維度，設計了旅游地意象感知的基本研究框架，用于分析提煉游客對旅游地的意象感知特征(圖2)。首先，通過LDA模型對預處理后的旅游位置微博文本進行主題提取，將大量文本聚類為若干主題。第二，將構成每個主題的高概率特征詞劃分不同層次特征維度。第三，根據(jù)不同維度的特征詞累積概率特征，確定每個主題的一、二級主導特征維度。第四，以每個主題的主導維度確定該主題表征的核心意象特征：一級維度決定意象基本框架，二級維度刻畫意象特征細節(jié)。第五，根據(jù)各個主題的兩級主導維度結構特征確定主題間的結構關系，根據(jù)每個主題的高概率特征詞之間的結構關系(例如文本共現(xiàn)關系等)，從認知意象、行為意象和情感意象3個方面提煉旅游地整體意象特征。2 實證研究

由于二級特征維度需要精細刻畫旅游地意象特征，為了進一步減小基于主導維度提取意象特征時的主觀性，本文又引入了特征詞共現(xiàn)關系網(wǎng)絡方法，定量描述每個主題包含的高概率特征詞在微博文本中共同出現(xiàn)的次數(shù)，以發(fā)現(xiàn)共現(xiàn)網(wǎng)絡的中心和特征詞共現(xiàn)規(guī)律。特征詞共現(xiàn)關系網(wǎng)絡是主題內(nèi)部特征詞語義關系結構的細化表達。9個代表性主題高概率特征詞的共現(xiàn)關系網(wǎng)絡如圖4所示。3.2.1 單維度主導型主題呈現(xiàn)的意象特征

【參考文獻】：
期刊論文
[1]旅游目的地投射意象與游客感知意象差異分析——以平江石牛寨景區(qū)為例[J]. 孟奕爽,鄧森文,徐佳.  中南林業(yè)科技大學學報(社會科學版). 2018(03)
[2]旅游影響下的地方音樂及其對地方的建構——以麗江古城為例[J]. 李大偉,李誠固,馬佐澎,張婧,盧亞昆,胡述聚.  地理科學進展. 2018(06)
[3]麗江古城的前世今生[J]. 南亭.  商業(yè)文化. 2017(34)
[4]基于微博數(shù)據(jù)的北京市熱點區(qū)域意象感知[J]. 謝永俊,彭霞,黃舟,劉瑜.  地理科學進展. 2017(09)
[5]麗江古城慢活地方性的呈現(xiàn)與形成[J]. 白凱,胡憲洋,呂洋洋,杜濤.  地理學報. 2017(06)
[6]遺產(chǎn)旅游動機的核心-邊緣結構研究——以麗江為例[J]. 崔慶明,和琳珊,徐紅罡.  旅游學刊. 2016(10)
[7]成都“五朵金花”鄉(xiāng)村旅游地形象認知——基于博客游記文本的分析[J]. 郭風華,王琨,張建立,李仁杰.  旅游學刊. 2015(04)
[8]基于LDA主題模型和生命周期理論的科學文獻主題挖掘[J]. 關鵬,王曰芬.  情報學報. 2015 (03)
[9]基于網(wǎng)絡文本的景區(qū)感知及互動研究——以上海為例[J]. 滕茜,楊勇,布倩楠,許鑫.  旅游學刊. 2015(02)
[10]基于網(wǎng)絡文本內(nèi)容分析的鳳凰古城旅游地意象感知研究[J]. 王永明,王美霞,李瑞,吳殿廷.  地理與地理信息科學. 2015(01)



本文編號：2950782