旅游景点现状分析--基于旅游网站评论数据
摘要 | 第3-4页 |
abstract | 第4-5页 |
第一章 引言 | 第8-13页 |
第一节 研究背景及意义 | 第8-10页 |
一、研究背景 | 第8-9页 |
二、研究意义 | 第9-10页 |
第二节 国内外研究综述 | 第10-11页 |
一、国外研究现状 | 第10-11页 |
二、国内研究现状 | 第11页 |
第三节 研究方法及基本思路 | 第11-13页 |
一、研究对象 | 第11-12页 |
二、研究方法 | 第12-13页 |
第二章 相关技术及理论 | 第13-22页 |
第一节 数据预处理技术与文本表示 | 第13-15页 |
一、数据预处理技术 | 第13-14页 |
二、文本表示 | 第14-15页 |
第二节 文本分析算法 | 第15-22页 |
一、Jieba分词 | 第15-18页 |
二、word2vec工具包 | 第18-19页 |
三、主成分分析(PCA) | 第19-20页 |
四、支持向量机(SVM) | 第20-22页 |
第三章 去哪儿网和携程网评论数据分析 | 第22-42页 |
第一节 数据来源 | 第22页 |
第二节 描述性统计分析 | 第22-25页 |
一、分网站统计评论数 | 第22-23页 |
二、分景区级别统计热度 | 第23页 |
三、分省和直辖市根据评分绘制热力图 | 第23-25页 |
第三节 文本分析 | 第25-32页 |
一、情感分析 | 第25-29页 |
二、知识发现 | 第29-32页 |
第四节 KANO模型与IPA分析法 | 第32-42页 |
一、KANO模型 | 第32-36页 |
二、IPA分析法 | 第36-37页 |
三、旅游景区服务质量提升模型 | 第37-42页 |
第四章 结论及展望 | 第42-44页 |
第一节 结论 | 第42-43页 |
第二节 建议与展望 | 第43-44页 |
参考文献 | 第44-48页 |
附录 | 第48-86页 |
附录A 爬取网站评论代码 | 第48-55页 |
附录B 分析网站评论代码 | 第55-86页 |
致谢 | 第86页 |