北京市旅游人群行为情感分析调研报告
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 研究评述 | 第15页 |
| 1.3 研究内容、方法及思路 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16页 |
| 1.3.3 研究思路 | 第16-18页 |
| 1.4 研究特色与应用价值 | 第18-19页 |
| 第2章 基于网络爬虫技术的数据获取 | 第19-22页 |
| 2.1 网络爬虫介绍 | 第19-20页 |
| 2.2 数据清洗 | 第20页 |
| 2.3 描述性统计 | 第20-22页 |
| 第3章 旅游人群行为特征分析 | 第22-33页 |
| 3.1 出行时间 | 第22-24页 |
| 3.2 客源地结构 | 第24-26页 |
| 3.3 结伴方式 | 第26页 |
| 3.4 出行方式 | 第26-31页 |
| 3.5 景点位置及类型偏好 | 第31-33页 |
| 第4章 网络评论数据情感计算 | 第33-46页 |
| 4.1 文本聚类流程 | 第33-37页 |
| 4.1.1 文本分词 | 第33-34页 |
| 4.1.2 词向量化 | 第34-35页 |
| 4.1.3 聚类算法 | 第35页 |
| 4.1.4 算法评估 | 第35-36页 |
| 4.1.5 聚类结果 | 第36-37页 |
| 4.2 情感分析流程 | 第37-41页 |
| 4.2.1 构建情感词典 | 第38页 |
| 4.2.2 文本分词 | 第38-39页 |
| 4.2.3 识别属性情感词对 | 第39-40页 |
| 4.2.4 确定分值及权重 | 第40页 |
| 4.2.5 处理否定词 | 第40-41页 |
| 4.2.6 计算维度分值 | 第41页 |
| 4.3 算法评估 | 第41-42页 |
| 4.4 实例分析 | 第42-46页 |
| 4.4.1 选取评论 | 第42-43页 |
| 4.4.2 分词介绍 | 第43页 |
| 4.4.3 匹配属性 | 第43-44页 |
| 4.4.4 量化维度 | 第44-46页 |
| 第5章 旅游人群不同行为的情感对比分析 | 第46-59页 |
| 5.1 旅游人群出行时间的对比分析 | 第46-50页 |
| 5.1.1 对景点类型的偏好分析 | 第47-48页 |
| 5.1.2 情感对比分析 | 第48-50页 |
| 5.1.3 小结 | 第50页 |
| 5.2 旅游人群结伴方式的对比分析 | 第50-55页 |
| 5.2.1 对景点类型的偏好分析 | 第51-52页 |
| 5.2.2 情感对比分析 | 第52-54页 |
| 5.2.3 小结 | 第54-55页 |
| 5.3 旅游人群出行方式的对比分析 | 第55-59页 |
| 5.3.1 对旅游产品的偏好分析 | 第55-57页 |
| 5.3.2 情感对比分析 | 第57-58页 |
| 5.3.3 小结 | 第58-59页 |
| 第6章 调研结论与建议 | 第59-65页 |
| 6.1 调研结论 | 第59页 |
| 6.2 对策建议 | 第59-65页 |
| 6.2.1 构建多元评价维度 | 第59-60页 |
| 6.2.2 精准定位推荐时间 | 第60-61页 |
| 6.2.3 细化营销推荐人群 | 第61-62页 |
| 6.2.4 优化产品特色服务 | 第62-63页 |
| 6.2.5 加大基础设施投入 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 附录 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
