基于网络评论的中国海洋主题公园游客感知研究

为进一步加快海洋主题公园转型升级，推动海洋旅游产业实现高质量发展，基于中国30个海洋主题公园的线上游客评论数据，运用编码分析和网络文本分析，开展海洋主题公园游客感知研究。结果表明：亲子游是中国海洋主题公园的主要旅游形式，多数游客对中国海洋主题公园旅游形象感知持积极态度，满意度较高；正面情感评论中，高频词出现频率较高的是情感体验和旅游吸引物类，其中情感体验中的推荐程度类高频词占比最高，旅游吸引物中的特色场馆和海洋生物类高频词占比较高；负面情感评论中，高频词出现频率最高的是旅游吸引物类，其次是情感体验和管理服务类，其中旅游吸引物、旅游成本、治安水平和服务质量方面是游客负面情感产生的主要原因。     

主题公园旅游服务设施游客满意度的影响因素分析——以大唐芙蓉园为例

旅游服务设施中的旅游厕所是旅游景区中影响游客游览体验和评价旅游服务质量好坏的主要因素。文章基于探索性因子分析,构建了影响使用主题公园中旅游厕所满意度的结构方程假设模型,并以西安大唐芙蓉园为研究对象,通过验证性因子分析,实证研究游客使用旅游厕所满意度的影响因素,并在此基础上对旅游厕所的建设提出了建议,以提高游客满意度来促进旅游业的发展。     

在线医药电商评论情感分析：基于XGBoost集成加权词向量和大语言模型的情感识别模型

消费者评论是考察消费者情感的重要数据源,对商品评论进行数据挖掘是帮助在线医药电商改善经营的重要途径。立足于在线医药电商的用户评论,基于SO-PMI（情感倾向点互信息）算法构建该领域情感词典,对评论词向量进行情感加权。利用XGBoost（极限梯度提升树）集成词向量和LLM（大语言模型）构建情感识别模型,最后得出评论情感指数,从多个维度展开,分析消费者评论中的情感趋势。实证分析表明,构建的情感识别模型的AUC（曲线下的面积）等验证指标较LLM模型相比有进一步提升,具有一定的应用价值。     

基于UGC评论和TSE模型分析的海南旅游游客情感研究

以知名旅游网站游客2019—2022年对海南旅游文本评论为研究对象,将海南按照地理位置以及代表城市,划分为以琼海为代表城市的东部区域、以三亚为代表城市的南部区域、以儋州为代表城市的西部区域以及以海口为代表城市的北部区域4个区域,运用TSE（旅游情感评估）模型对样本进行分析,获得海南旅游游客的情感表现。运用Gephi对评论的高频词进行提取及游客情感画像。研究发现：游客对海南旅游的评论文本中正面评论占比高,均带有较强的积极情绪;游客均表现出对人文类旅游资源的兴趣,比自然资源更能激发游客的正面情绪;与4个区域中的高频词“文化”相关联的节点之间有很大差异,彼此互不相同。最后结合研究结果,对海南旅游营销提出3点建议。     

熟悉度对旅游目的地游客满意度评价的影响研究——基于到访西安的中西方游客比较

文章以西安为案例地,使用结构方程模型法分析了信息熟悉和经历熟悉对旅游目的地游客满意度评价维度,以及游客满意度评价维度对旅游目的地满意度的影响。研究表明,对中西方游客而言:信息熟悉对旅游目的地游客满意度评价维度具有显著的正向影响,而经历熟悉对旅游目的地游客满意度评价维度的影响则是负面的,同时发现信息熟悉的影响力远大于经历熟悉;社区环境、旅游服务质量等旅游目的地软环境是影响旅游目的地游客满意度的重要变量。基于上述发现,提出了促进旅游目的地发展的若干举措。     

基于支持向量机的旅游目的地游客满意度评价模型

游客满意度是旅游目的地旅游业发展的风向标,对旅游地的和谐发展具有重要的指导意义。针对游客满意度与满意度评价指标之间存在明显的非线性关系,在重构旅游目的地游客满意度测评指标体系现有的基础上,利用支持向量机方法构建旅游目的地游客满意度分类评价模型,实现对旅游地5种满意度状态的智能评判。试验结果表明,与传统的神经网络分类器相比,SVM具有更优的分类正确率及更快的运行速度,具有一定的推广应用价值。     

基于主题模型和情感分析的进口跨境电商顾客满意度评价研究

进口跨境电商已成为驱动国内消费增量的新业态,而顾客满意度的高低则是进口跨境电商提高留存率和转换率的关键。与此同时,海量的在线评论为商家提供了极具价值的信息,对其进行情感挖掘将有助于商家优化产品供给。为此,选择京东全球购个人护理产品作为研究对象,通过构建进口跨境电商顾客满意度综合评价模型,运用TF-IDF算法和文本聚类LDA主题模型等对评论文本内容进行分析和主题特征提取,并建立情感词典依次对顾客满意度各影响因素匹配赋值打分,以此来确定各项用户需求的重要度和产品及服务改进的优先级顺序。最终研究表明影响顾客满意度的各个因素综合得分排序从高到低为产品质量、物流服务质量、品牌信誉、感知价值、商家服务质量。     

关于旅游价格满意度评价方法的探讨

文章在探讨旅游价格满意度评价方法时,首先基于统计学中极大不相关法的原理,构建并完善了旅游价格满意度评价指标体系；接着利用有效描述信息的无序化程度的熵权法确定评价指标的权重,使其更加客观可信；最后针对独立综合评价中存在较大主观性和偏好性的不足,给出了多人参与评价的广义偏差最小的旅游价格满意度评价模型,使得对旅游目的地的旅游价格满意度评价更客观、更具有说服力.     

数字时代野生动物旅游体验网络评论文本研究——以成都大熊猫繁育研究基地为例

随着文旅行业持续发展,网络评论文本成为影响大众选择出游景点的重要因素。采用文本分析方法对携程网中成都大熊猫繁育研究基地的旅游者评论文本进行研究。使用ROST ContentMining6和UCINET 6软件,对旅游者网络评论进行语义网络分析、中心性分析与情感分析。研究发现：社会语义网络分析“熊猫”“花花”构成一级核心高频词,“排队”“可爱”“成都”为二级核心词汇,且与一级词汇互相关联;旅游者积极情绪占比达75.15%,中性情绪占比为12.13%,消极情绪为12.72%。     

重庆成中国最具吸引力旅游城市 让重庆旅游走向世界

<正>标准排名(中国)研究院5月发布了《2015年中国旅游城市吸引力排行榜》,重庆排名第一,成为最具吸引力旅游城市。榜单显示,吸引力指数位居前十位的城市分别是重庆、上海、北京、成都、杭州、苏州、无锡、南京、武汉和广州。记者从榜单中看到,在2014年旅游接待人数这项指标上,重庆以3.49亿人次排名第一。在2014年旅游总收入上,重庆以2003.37亿元排名第五。在游客满意度得分上,重庆也在前十。     

基于网络评论的海岛游客满意度研究——以涠洲岛为例

基于双因素理论,建立游客满意测量的指标,测量指标包括操作因素和表达因素两大类。以大数据挖掘技术获得携程网、去哪儿网、猫途鹰网、马蜂窝网和美团网五个线上旅游平台关于涠洲岛的游记和点评。经过数据预处理获得最终研究样本,基于所建立的游客满意度测量指标,运用内容分析法,通过ROST CM6软件对样本进行高频词分析、情感形象分析、社会语义网络分析,旨在为改善涠洲岛游客满意度提供理论和现实依据。研究表明：在游客感知评价中,积极情绪占比为60.42%,中性情绪占比为22.86%,消极情绪占比为16.72%。游客满意度总体较高,风景文化因素对其贡献率最大,但依然存在消极情绪,基础设施因素和价格消费因素是造成游客不满意的主要原因。最后,依据研究结论提出完善旅游基础设施、规范旅游收费制度、提高旅游服务质量、加大环境保护力度以及合理开发旅游资源等建议。     

基于情感分析和机器学习的用户评论信息挖掘

用户评论文本中的主观情感色彩表达了评价者对产品信息的反馈,对其进行有效挖掘意义重大。针对当前用户评论文本信息未能被充分利用的现状,以Vivo手机用户评论数据为研究对象,构建较完备的手机领域情感词典,对用户评论进行情感倾向分析,得到27 223条评论的手机好评度为91.56%,高于HowNet(情感词典)和NTUSD(情感极性词典)85.96%的好评度。基于情感分析的结果,采用K-means算法发现对产品具有相似兴趣特征的用户群体,并采用TextRank算法挖掘用户群体的兴趣特征。最后利用SVM(支持向量机)、决策树、随机森林、K-近邻算法4种机器学习方法建立用户分类预测模型。随机森林模型预测准确率可达99.83%。基于情感分析的结果定位用户群体的方法,为企业有针对性地进行不同客户群体的营销和服务工作提供了新的方向。     

基于网络文本的山西壶口瀑布旅游形象感知研究

采用内容分析法研究游客对山西壶口瀑布旅游形象的感知。研究发现：山西壶口瀑布旅游形象可以总结为依托景区环境、景区配套设施、游客构成、游客感知、游客行为活动;游客多以积极的情感态度为主,消极情感占比较低,游客总体满意度较高。最后,从实施合理的价格策略、丰富旅游产品供给、深挖文化内涵、完善基础设施和旅游配套设施、提升管理和服务水平方面提出提升山西壶口瀑布旅游形象的措施和建议。     

基于文本挖掘的生鲜电商顾客满意度研究

运用Python爬虫获取在线评论,通过词频统计和K-means方法得到顾客满意度评价体系的指标,通过T F-ID F方法计算出各指标的权重,从而得到生鲜产品的总体满意度.结果表明:消费者对生鲜产品的服务和价格的满意度相对较高,对包装的满意度相对较低;消费者对海鲜水产的满意度最高,对新鲜水果的满意度最低.最后为提高生鲜平台顾客满意度提出针对性建议.     

成都首提构建成渝西昆菱形经济圈

<正>3月8日,在正在进行的全国"两会"上,成都首次提出由国家规划,成都、重庆、西安、昆明四城构建"成渝西昆菱形经济圈",以更好地实现"一带一路"战略和长江经济带战略的互联互通。菱形和钻石在英语中是同一个单词"Diamond",以此命名既指空间结构中的形状,又暗喻其价值如钻石般熠熠生辉。菱形(钻石)经济圈四城概况2014年,西安的GDP为5474.8亿元,同比增长9.9%;成都为10056.6亿元,同比增长8.9%;重庆为14265.40亿元,同比增长     

基于主成份分析的文化景区游客满意度实证研究——以山西运城为例

游客满意度是衡量一个旅游景区旅游服务质量的综合性指标,是增强旅游企业核心竞争力的关键。以运城市为例,对文化景区的游客满意度进行了实证研究。从分析影响满意度的因素入手,构建了一个评价指标体系,并利用主成份分析法从33个指标体系中提取出7个主要因子。在此基础上,通过建立多元回归模型,进一步萃取4个重要影响因素,分别是旅游资源的特色、景区讲解服务、景区的食宿条件、景区的娱乐性。     

基于文本挖掘的旅游目的地形象感知——以荔波小七孔为例

以携程网、去哪儿网收集的游记攻略为研究素材,基于旅游目的地"认知-情感"理论,运用ROST CM6软件对收集到的网络文本进行内容分析.研究发现:游客对于旅游资源、旅游环境的整体满意度较高,正面评价占比83.05％,中性及消极情绪较少;消极情感主要来源于单一的旅游活动、不合理的联票制度及配套的旅游基础设施.针对消极情感来源提出改进建议,为提升自然风光型景区形象感知提供参考和借鉴.     

基于网络文本分析的文化创意型旅游地游客感知研究——以广州红专厂文化创意产业园为例

随着互联网技术的快速发展,网络信息成为游客感知研究的重要数据来源。本文运用网络文本分析法,以12个旅游网站的游客评论和旅游游记为样本,选取广州红专厂为案例地,对文化创意产业型旅游地的游客感知问题进行了研究。根据高频词的统计结果,从形象感知、旅游动机、消费偏好和情感体验四个方面构建了文化创意型旅游地游客感知的概念模型,并得出相关研究结论。在此基础上,对红专厂创意文化园旅游的深度发展提出了一系列的对策和建议。     

基于LDA模型及情感分析的电影主题公园评论文本研究

以中国电影主题公园为例，收集多个旅游网站游客评论数据，采用LDA主题模型方法、共现网络分析方法及情感分析方法对游客评论文本进行研究。结果表明，国内电影主题公园游客评论可以分为旅游服务主题、旅游景观主题、整体感知主题以及活动体验主题4个主题。结合共现网络分析及情感分析结果识别当前景区现状及痛点，为文旅企业经营者提供较为准确的游客偏好信息，也为企业后续管理及决策提供相关理论及数据支撑。     

重庆成中国最具吸引力旅游城市 让重庆旅游走向世界

标准排名（中国）研究院5月发布了《2015年中国旅游城市吸引力排行榜》,重庆排名第一,成为最具吸引力旅游城市。榜单显示,吸引力指数位居前十位的城市分别是重庆、上海、北京、成都、杭州、苏州、无锡、南京、武汉和广州。记者从榜单中看到,在2014年旅游接待人数这项指标上,重庆以3.49亿人次排名第一。在2014年旅游总收入上,重庆以2003.37亿元排名第五。在游客满意度得分上,重庆也在前十。