旅游微博情感空间化方法研究--以平遥古城为例
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究进展 | 第11-13页 |
| 1.3.1 网络文本挖掘研究 | 第11-12页 |
| 1.3.2 微博情感分析研究 | 第12-13页 |
| 1.4 研究目标和内容 | 第13页 |
| 1.5 技术路线 | 第13-14页 |
| 2 情感符号词库构建方法 | 第14-18页 |
| 2.1 符号特征选取与提取 | 第14页 |
| 2.2 情感符号与非情感符号 | 第14-15页 |
| 2.3 情感符号含义判别 | 第15页 |
| 2.4 情感符号词库构建 | 第15-18页 |
| 3 微博情感空间化方法 | 第18-32页 |
| 3.1 单条微博的情感量化表达方法 | 第18-25页 |
| 3.1.1 单条微博文本情感量化 | 第18-19页 |
| 3.1.2 单条微博符号情感量化方法 | 第19-21页 |
| 3.1.3 单条微博综合情感计算 | 第21-25页 |
| 3.2 情感空间化方法 | 第25-32页 |
| 3.2.1 微博POI位置识别方法 | 第25-27页 |
| 3.2.2 POI情感计算权重模型 | 第27-29页 |
| 3.2.3 POI情感评估方法 | 第29-32页 |
| 4 研究区概况与数据准备 | 第32-36页 |
| 4.1 研究区概况 | 第32页 |
| 4.2 数据准备 | 第32-34页 |
| 4.2.1 数据来源 | 第32-33页 |
| 4.2.2 数据处理 | 第33-34页 |
| 4.3 实验数据结果 | 第34-36页 |
| 4.3.1 微博情感符号数量分布 | 第34-35页 |
| 4.3.2 符号计算的关键参数 | 第35页 |
| 4.3.3 情感计算效果测试 | 第35-36页 |
| 5 旅游地情感特征与情感空间分析 | 第36-58页 |
| 5.1 微博表征的POI情感特征 | 第36-40页 |
| 5.1.1 不同类型POI情感值特征 | 第36-39页 |
| 5.1.2 微博内容对POI情感的贡献数量特征 | 第39-40页 |
| 5.2 微博内容表征的POI情感空间分布特征 | 第40-43页 |
| 5.2.1 微博文本情感空间分布 | 第40-41页 |
| 5.2.2 微博符号情感空间分布 | 第41-42页 |
| 5.2.3 微博综合情感空间分布 | 第42-43页 |
| 5.3 POI情感特征的用户性别属性对比 | 第43-48页 |
| 5.3.1 不同性别用户POI情感特征 | 第43-46页 |
| 5.3.2 不同性别用户微博内容情感贡献特征 | 第46-47页 |
| 5.3.3 不同性别用户的古城情感空间分布 | 第47-48页 |
| 5.4 POI情感特征的时间分析 | 第48-58页 |
| 5.4.1 POI情感的时间特征 | 第48-54页 |
| 5.4.2 游客微博情感的时间特征 | 第54-56页 |
| 5.4.3 游客微博情感时空变化特征 | 第56-58页 |
| 6 结论与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 结论 | 第58页 |
| 6.1.1 微博情感空间化方法总结 | 第58页 |
| 6.1.2 实证研究分析总结 | 第58页 |
| 6.2 创新点 | 第58-59页 |
| 6.3 讨论与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果清单 | 第73页 |
