电子商务与中国旅游业

近日，著名景区九寨沟管理局负责人向人们展示了赴九寨沟旅游的最新行程安排，游客只需轻轻点击鼠标，就可以通过旅游网站，轻而易举地了解到旅游团队的情况，并完成订团、交费等相关事宜。据介绍，目前，到四川省的九寨沟、都江堰、青城山、三星堆等景区旅游的游客，只需靠网络便可完成整个订团过程。     

桂林入境游客旅游形象感知与时空特征分析

入境游客的网络评论内容对潜在游客旅游决策产生着极大的影响。以桂林作为案例地，研究结果表明：(1)客源国数据中发达国家占比近85%，入境游客数量与国家经济发展水平、过境免签政策、人口数量、文化差异、距离远近等方面关系密切。(2)桂林山水旅游资源是入境游客的基本认知。游客总体评价较高，负面情绪主要集中在旅游景区管理水平、服务意识、景区基础设施等方面。(3)桂林入境游客在空间分布结构上呈现了三点聚集、交错扩散的分布结构，时间特征呈现出“两峰两谷”模式，客流量随季节、温度和大型节事活动等波动变化显著。     

智慧旅游碰上“十一黄金周”

正从新闻上看,热门景区九寨沟国庆节当日游客同比下降四成,黄山、五台山、峨眉山等景区的热度也有明显下降。国家旅游局的数据显示,直到长假第六天,全国纳入监测的124个直报景区才出现接待游客人数和门票收入"双增长"。旅游不智慧先冷后热高峰"滞后"今年的5A级景区九寨沟也遇到这样一种"先冷后热"的问题,热的时候,九寨沟的措施是让到了门口的游客望门止     

试析旅游评论软件发展

在当今社会,旅游已经成为一种时尚潮流,每年有上千万游客会到各处旅游.目前为止,市面上还没有一款旅游评论的软件.游客快速地了解景区,管理部门及时响应旅客诉求,及时改进景点存在的问题,一直是人们关心的问题.介绍了开发一款基于GPS模块自动定位、能够自动提取旅游评论的观点,并统计数据的旅游评论软件,并分析了旅游评论软件的发展趋势.     

基于网络评论的文本挖掘与情感倾向分析——以北京地区博物馆为例

目的：基于五家旅游平台上北京地区18家一级博物馆评论的数据分析，挖掘影响游客满意度因素，了解游客差评原因，对提升北京地区博物馆服务具有重大意义。方法：通过词云图、语义网络特征关联分析、LDA主题模型特征分析，并建立语义情感词典进行情感倾向分析。结论：根据文本挖掘与情感倾向分析结果，提出北京地区博物馆服务建议。创新基于现实数据，采用数据挖掘方法分析北京地区博物馆游客情感倾向，为游客情感影响因素识别提供科学研究范式。     

基于情感词典的旅游景点推荐算法

随着智慧旅游的不断发展,以客户体验作为游客出行的重要标准,针对游客发表的旅游景点评论文本,研究了基于情感词典的旅游推荐算法,对景点评论文本进行预处理、文本分词、词云展示,对积极评论和消极评论进行分类后计算分值,并对情感分值求和,将景点分值较高的评论推荐给客户,使得游客精准掌握旅游产品信息.     

北京旅游景区微电影营销的策略研究

作为互联网web2．0时代下新兴的营销模式,微电影已经开始运用到旅游景区的宣传上,北京的旅游景区在这方面的接纳程度上远远不够,为了保持北京景区对游客的吸引力,本文主要探讨北京旅游景区微电影营销的现状,分析北京与其它地区的差距,通过总结旅游景区运用微电影进行营销的特点及成功要素,提出了北京旅游景区该如何利用微电影对景区进行宣传的策略。     

面向旅游在线评论情感词典构建方法

旅游在线评论情感分析的基础是情感词典的构建。在领域情感词典构建过程中,通常仅使用词频作为筛选种子词集的标准,而并未考虑其内部词语的关联程度,这会导致种子词集聚类效果不明显,进而影响情感词语归类精度。因此,基于词向量模型,提出一种情感词典种子词集筛选方法。该方法将情感词语以向量形式表征并计算词向量间距离,形成种子词集的筛选标准和分类依据,再通过类别判断形成在线评论的情感词典。最后,构建了山岳型旅游景区在线评论情感词典,并通过对比实验验证了方法的有效性,对提高情感词语归类精度和旅游在线评论情感词典的构建起到了积极的作用。     

基于机器学习的网络新闻评论情感分类研究

首先对网络新闻评论数据的特点进行归纳总结,选取不同的特征集、特征维度、权重计算方法和词性等因素进行分类测试,并对实验结果进行分析比较。对比结果表明：情感词和论据词语搭配效果优于仅使用情感词作为评论特征;另外该类数据中特征维度对分类准确率的影响减小,且TF-IDF权重计算方法仍优于布尔型权重;在词性选择上,名词和动词词性比形容词和副词取得更好的分类效果。     

教材在线评论的情感倾向性分析

为了充分挖掘和应用电子商务网站中的教材评论信息,运用细粒度的情感分类算法对用户的在线评论进行分析,基于教材特征级的情感分析结果,辅助潜在客户和商家做出合理有效的决策.本文首先使用爬虫采集教材的在线评论文本,对其进行去噪、分词和词性标注等预处理;然后分析产品特征,在通用情感词典的基础上扩建领域情感词典;最后基于句法分析结果,结合教材评论的语言特性,设计适合教材评论的情感倾向性分析算法,并通过实验验证了算法的有效性.     

基于口罩评论数据的用户情感趋势与关注分析

为了对疫情期间口罩的用户评论数据进行情感关注分析, 本文用谷歌浏览器的插件Web Scraper爬取了2020年3月1日到4月11日中淘宝网的口罩的共计143 330条用户购买评论数据. 为了提高情感预测的精度, 在此数据集上经过人工标注情感为积极和消极的共计14 400条数据后, 用SnowNLP情感分析模型进行了训练, 最后用训练后的语料库进行了情感预测. 从整体上可见用户评论的情感是积极的. 在用户评论的每日情感变化趋势上, 本土新增病例(不含海外输入)的趋势在一定程度上影响着用户每日情感趋势的整体变化, 而国内新增病例(含海外输入)的局部波动变化趋势也影响着每日情感局部的相应波动变化趋势. 在对预测后的评论进行分类后, 发现用户的积极评论中对口罩的关注主要集中在口罩的质量、包装、价格、厚实, 而在消极的评论中对口罩的关注主要集中在质量、包装、味道和是否为医用.     

ARES:用于预测的情感感知自回归模型

随着Web2.0的蓬勃发展,互联网上产生了大量由用户发表的评论,其中表达的观点看法对大众消费的影响越来越大,因此分析评论中蕴含的情感信息对产品销量的预测以及市场战略的调整有实际意义.针对这一问题,在分析图书销售领域网络评论特点的基础上,提出了相应的情感分析方法,首先利用词性列表及前缀词典完成极性词词典的自动抽取与构建,然后采用基于词典的方法对图书的评论内容进行情感分析及量化,最后通过将抽取的情感因素融合到自回归模型中,建立了新的预测模型——情感感知自回归模型(autoregressive emotion-sensitive model,ARES).实验结果表明,基于词典的分析方法能够有效地反映出评论自身的情感信息,并且融入了情感分析结果的模型在销量预测方面具有更好的准确性.     

游客对国家水利风景区安全感知研究 ———以福建省仙游九鲤湖风景区为例

以福建省仙游九鲤湖国家级水利风景区为例,结合实地考查、深入访谈和问卷调查的形式,主要考察游客对旅游过程中的 吃、住、行、游、购、娱六大环节的感知,并从景区管理方面及自然因素方面对影响游客对水利风景区的安全感知因素进行分析,找 出影响游客安全感知的因素,依据这些因素对如何提高游客对景区的安全感知进行相关讨论,以提高游客的安全满意度。研究结 果表明：九鲤湖风景区作为国家级水利风景区,其在水利旅游方面的安全问题并不是很突出;九鲤湖游客安全意识不高,自我安全 防范能力较低;游客对九鲤湖水利风景区的总体安全满意度一般;在影响游客安全感知的因素中,景区安全管理问题表现的更为 强烈;政府和景区管委会应该加强合作,转变观念,加强对九鲤湖风景区的安全管理。     

基于网络评价的三亚景区旅游消费者情感倾向分析

景区的旅游消费者评价具有一定的情感倾向,其评价既可以反映消费者的感受,又能影响潜在的旅游消费者.利用八爪鱼采集器抓取携程和马蜂窝两大平台中三亚景区的旅游消费者评价6565条,运用ROST CM6软件对上述评价进行语义关系及情感倾向分析,分析结果显示积极情绪占80.24％,消极占10.19％,为了更好地提出建议,再用图悦...     

APP软件的用户评论模式分析方法

面对海量的APP软件,不同用户对其评论的侧重点、表达方式以及情感倾向程度等都不相同,这给APP软件的用户行为分析和质量评价带来了困难。提出一种APP软件用户评论模式分析方法,首先综合分析用户评论信息与APP软件信息之间的关系,根据用户对APP软件的评论特征将用户评论信息进行分类;接着分析每类用户评论信息的词性组合;然后计算用户评论信息的情感倾向程度,以分析出该APP软件用户的评论模式;最后通过实验验证了该方法的有效性。     

景区客流量微观动态仿真建模与实现

景区微观客流仿真，通过计算模拟手段，综合景区承载能力和客流量变化，对景区拥堵动态演进过程进行仿真，为相关管理策略决策和分析提供支持。基于离散时间方法提出景区微观客流量动态仿真模型。该模型针对景区游客个人行为建模，将景区的环境作为限制因素，用马尔可夫链的方式，将不同时刻景区的拥堵状态链接起来，形成整个动态演进过程。相比传统分析模型，该方法更加直观、对管理策略制定分析支持更好。通过客流变化对客流的影响仿真验证了模型的有效性，并对景区旅游设施改进和游客行为规范对拥堵的影响进行了仿真分析。     

基于GPS及TTS模块的景区自助语音导游系统设计

介绍一种基于GPS模块和科大讯飞TTS语音模块的景区自助语音导游系统,给出了系统的详细硬件设计方案及主要软件流程图。除可为景区游客的自助导游提供支持外,还可充分展示景区的各类工作成果,并收集游客对景区相关工作的评价意见,最后还可通过上位PC机软件提取游客活动信息及评价意见,进而为景区改善旅游服务及管理工作提供依据。     

旅游自然景区下的设计行为初探

自然景区越来越成为生活在城市中的居民所向往的圣洁之地。随着自然景区被人们广泛的接触从而导致了"天然景观人为化"的现象。本文通过对旅游自然景区下旅游行为归纳分析以达到对设计行为的认知,并根据对九寨沟和黄龙景区的考察及调查的相关资料,对旅游自然景区下的设计行为进行解析用以说明"设计"对自然景区内天然景观与人为景观的重要性,以及应用设计的手段来解决"天然景观人为化"的问题,保持人为景观与天然景观的平衡。为今后旅游自然景区的设计活动拓展思路,提供新的设计视角。     

K均值聚类算法在张家界旅游市场调查中的应用

为了增加张家界景区的游客量,需要根据市场细分原则,通过对游客进行问卷调查,获取不愿重游张家界的游客对张家界的评价信息,了解这些游客不愿重游张家界的原因.传统的K均值聚类算法容易收敛于局部最小值,借助于二分K均值聚类算法能够克服传统K均值聚类算分的缺点.运用二分K均值聚类算法,对48个不愿重游张家界的大学生的调查数据进行聚类分析.结果表明,被调查者普遍对张家界的游客量控制措施不满意.女生主要对解说系统、交通的可达性状态、景区及周边停车场容量、景区旅游环境以及资源的保护状况、游客量的控制等指标不满意.其他游客因为更喜欢其他类型的景观,因此虽然对张家界旅游评价不差,但是不会重游张家界.这分析结果对张家界的旅游管理是有一定帮助的.     

福建休闲渔业旅游安全认知及对策研究 ———以宁德三都澳休闲渔业景区为例

休闲渔业旅游作为新兴的旅游形式，发展潜力巨大，前景广阔，然而由于水上活动多且还处在初级发展阶段，存在较多安全 问题，值得关注。以福建宁德三都澳休闲渔业景区为研究区域，利用问卷调查和实地访谈相结合的研究方法，从游客对休闲渔业 旅游安全的关注程度、出游前安全培训的必要性的认识、对旅游安全法规的认知、对可能发生安全问题原因的认知、及对旅游各 环节可能发生安全问题的认知等角度分析福建休闲渔业旅游存在的安全问题，提出福建休闲渔业可以通过建立景区安全管理组 织体系，保障安全管理措施落到实处；加强安全教育，提高游客安全防范意识；提高管理人员安全意识，做好休闲渔业景区旅游安 全管理工作等对策和措施，加强旅游安全管理。