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乡村旅游景区质量要素及其对游客满意度的影响——基于可解释神经网络的Kano模型
被引量：
4
1
作者
赖晓凡
谢嘉茜
王心蕊
《旅游科学》
北大核心
2025年第4期120-139,共20页
乡村旅游是推动乡村振兴的重要抓手,如何识别乡村旅游景区质量要素并提升游客满意度,是实现乡村旅游高质量发展亟待解决的关键问题。目前相关研究对我国乡村旅游的质量要素缺乏全面分析,不同类型的质量要素对游客满意度的差异化影响有...
乡村旅游是推动乡村振兴的重要抓手,如何识别乡村旅游景区质量要素并提升游客满意度,是实现乡村旅游高质量发展亟待解决的关键问题。目前相关研究对我国乡村旅游的质量要素缺乏全面分析,不同类型的质量要素对游客满意度的差异化影响有待深入探讨。文章基于Kano模型,以全国乡村旅游重点村为研究对象,应用携程平台上的在线评论数据,综合运用了方面级情感分析技术与可解释神经网络方法,挖掘质量要素并构建情感值与评分之间的联系,进而探究各类质量要素在影响游客满意度中的作用。研究发现,我国乡村旅游景区的质量要素包括文化、环境、体验、商业、服务、交通、娱乐和特色8个主题,可以进一步划分为必备型、期望型和魅力型质量要素,不同类型的质量要素对游客满意度的影响作用存在差异。文章的主要发现为乡村旅游景区建设和高质量发展提供了可供参考的建议。
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关键词
乡村旅游
质量要素
游客满意度
KANO模型
方面级情感分析
可解释神经网络
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职称材料
基于可解释图神经网络的可视推荐分析系统
2
作者
汤颖
周元博
孙国道
《计算机辅助设计与图形学学报》
北大核心
2025年第4期697-712,共16页
针对推荐系统中图神经网络的可解释性进行研究,从可解释模型出发,将推荐问题转换为图分类问题,利用可解释图神经网络对推荐系统进行解释,突破了以往推荐中解释多为实例级的情况,从实例级和组群级出发,探索推荐场景下的多粒度解释.另外,...
针对推荐系统中图神经网络的可解释性进行研究,从可解释模型出发,将推荐问题转换为图分类问题,利用可解释图神经网络对推荐系统进行解释,突破了以往推荐中解释多为实例级的情况,从实例级和组群级出发,探索推荐场景下的多粒度解释.另外,为了增强对解释模型提取的图模式的理解,设计了可视分析系统,以更好地理解图模式和模型解释过程,从单用户、用户群和多个用户群3个层级展开探索,便于分析人员探索图神经网络的推荐模式,从而对解释的可靠性进行验证.最后,在豆瓣电影数据集和Last-FM这2个真实数据集上应用图模式改进调整训练集,对比实验中推荐评估指标都得到了提升,从定量角度进一步证明了解释的可靠性和系统的有效性.
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关键词
可解释
图
神经网络
推荐系统
可视分析
可解释
性
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职称材料
卷积神经网络在远-近地震震相拾取中的应用及模型解释
3
作者
申中寅
吴庆举
《地震学报》
CSCD
北大核心
2022年第6期961-979,I0001-I0007,I0008-I0012,共31页
利用北京国家观象台的测震记录,探索了样本构建、训练过程、模型结构等因素对远震震相P-S和近震震相Pg-Sg拾取模型性能的影响。结果表明:适中的卷积层深度、正则化和数据清洗能够有效地改善模型性能,而残差块的影响却相对有限。与此同时...
利用北京国家观象台的测震记录,探索了样本构建、训练过程、模型结构等因素对远震震相P-S和近震震相Pg-Sg拾取模型性能的影响。结果表明:适中的卷积层深度、正则化和数据清洗能够有效地改善模型性能,而残差块的影响却相对有限。与此同时,基于类模型可视化和平滑GradCAM++的模型解释显示:卷积神经网络复现了震相的关键特征,其决策敏感区域也与震相识别的经验准则一致。最后,连续波形的扫描结果展示了卷积神经网络在远-近地震震相识别的应用前景与提升空间。此外,本文针对模型搭建与训练中存在的问题提出了样本选择、模型架构、标签标注和集成学习等改进方案,以供后续研究参考。
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关键词
卷积
神经网络
震相识别
到时测量
可解释神经网络
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职称材料
题名
乡村旅游景区质量要素及其对游客满意度的影响——基于可解释神经网络的Kano模型
被引量：
4
1
作者
赖晓凡
谢嘉茜
王心蕊
机构
深圳大学管理学院
中山大学旅游学院
中山大学旅游休闲与社会发展研究中心
中山大学大湾区人文共同体重点实验室
出处
《旅游科学》
北大核心
2025年第4期120-139,共20页
基金
国家自然科学基金面上项目“双重嵌入视角下乡村旅游社会创业的形成机制及其影响研究”(72272158)
国家自然科学基金面上项目“不确定环境下多式联运系统优化与协作机制研究”(72371169)
广东省教育厅2024年广东省研究生教育创新计划项目——研究生示范课程项目“数据科学与商务智能”(2024SFKC_078)。
文摘
乡村旅游是推动乡村振兴的重要抓手,如何识别乡村旅游景区质量要素并提升游客满意度,是实现乡村旅游高质量发展亟待解决的关键问题。目前相关研究对我国乡村旅游的质量要素缺乏全面分析,不同类型的质量要素对游客满意度的差异化影响有待深入探讨。文章基于Kano模型,以全国乡村旅游重点村为研究对象,应用携程平台上的在线评论数据,综合运用了方面级情感分析技术与可解释神经网络方法,挖掘质量要素并构建情感值与评分之间的联系,进而探究各类质量要素在影响游客满意度中的作用。研究发现,我国乡村旅游景区的质量要素包括文化、环境、体验、商业、服务、交通、娱乐和特色8个主题,可以进一步划分为必备型、期望型和魅力型质量要素,不同类型的质量要素对游客满意度的影响作用存在差异。文章的主要发现为乡村旅游景区建设和高质量发展提供了可供参考的建议。
关键词
乡村旅游
质量要素
游客满意度
KANO模型
方面级情感分析
可解释神经网络
Keywords
rural tourism
quality factors
tourist satisfaction
Kano model
aspect-based sentiment analysis
explainable neural network
分类号
F327 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
基于可解释图神经网络的可视推荐分析系统
2
作者
汤颖
周元博
孙国道
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
北大核心
2025年第4期697-712,共16页
基金
国家自然科学基金(61972355, 72192820)
浙江省自然科学基金(LZ23F020010)。
文摘
针对推荐系统中图神经网络的可解释性进行研究,从可解释模型出发,将推荐问题转换为图分类问题,利用可解释图神经网络对推荐系统进行解释,突破了以往推荐中解释多为实例级的情况,从实例级和组群级出发,探索推荐场景下的多粒度解释.另外,为了增强对解释模型提取的图模式的理解,设计了可视分析系统,以更好地理解图模式和模型解释过程,从单用户、用户群和多个用户群3个层级展开探索,便于分析人员探索图神经网络的推荐模式,从而对解释的可靠性进行验证.最后,在豆瓣电影数据集和Last-FM这2个真实数据集上应用图模式改进调整训练集,对比实验中推荐评估指标都得到了提升,从定量角度进一步证明了解释的可靠性和系统的有效性.
关键词
可解释
图
神经网络
推荐系统
可视分析
可解释
性
Keywords
interpretable graph neural network
recommendation system
visual analysis
interpretability
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
卷积神经网络在远-近地震震相拾取中的应用及模型解释
3
作者
申中寅
吴庆举
机构
中国地震局地球物理研究所
出处
《地震学报》
CSCD
北大核心
2022年第6期961-979,I0001-I0007,I0008-I0012,共31页
基金
国家重点研发计划(2020YFA0710601)资助.
文摘
利用北京国家观象台的测震记录,探索了样本构建、训练过程、模型结构等因素对远震震相P-S和近震震相Pg-Sg拾取模型性能的影响。结果表明:适中的卷积层深度、正则化和数据清洗能够有效地改善模型性能,而残差块的影响却相对有限。与此同时,基于类模型可视化和平滑GradCAM++的模型解释显示:卷积神经网络复现了震相的关键特征,其决策敏感区域也与震相识别的经验准则一致。最后,连续波形的扫描结果展示了卷积神经网络在远-近地震震相识别的应用前景与提升空间。此外,本文针对模型搭建与训练中存在的问题提出了样本选择、模型架构、标签标注和集成学习等改进方案,以供后续研究参考。
关键词
卷积
神经网络
震相识别
到时测量
可解释神经网络
Keywords
convolutional neural network
seismic phase detection
travel time measurement
interpretable neural network
分类号
P315.63 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
乡村旅游景区质量要素及其对游客满意度的影响——基于可解释神经网络的Kano模型
赖晓凡
谢嘉茜
王心蕊
《旅游科学》
北大核心
2025
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于可解释图神经网络的可视推荐分析系统
汤颖
周元博
孙国道
《计算机辅助设计与图形学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
卷积神经网络在远-近地震震相拾取中的应用及模型解释
申中寅
吴庆举
《地震学报》
CSCD
北大核心
2022
0
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职称材料
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