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题名面向旅游在线评论情感词典构建方法
被引量：17
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作者
严仲培
陆文星
束柬
王彬有
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机构
合肥工业大学管理学院
合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第6期1660-1664,共5页
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基金
国家自然科学基金重点项目(71331002)
国家自然科学基金青年项目(71601061)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(JZ2015HGBZ0470,JZ2015HGBZ0468)
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文摘
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。
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关键词
旅游在线评论
情感词典
词向量
山岳型景区
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Keywords
online travel reviews
sentiment lexicon
word vector
mountain scenic area
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名中文在线旅游评论的语言积极性偏见研究
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作者
刘逸
肖文杰
关僖
高璇
郑子钰
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机构
中山大学旅游学院
中山大学可持续旅游智能评测技术文化和旅游部重点实验室
吉首大学旅游学院
康奈尔大学建筑
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出处
《旅游科学》
CSSCI
北大核心
2024年第11期48-66,共19页
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文摘
以旅游评论为代表的大数据的使用在当前旅游研究中日趋重要,但是与传统数据相比,非结构化的旅游评论数据是否能够客观地、无偏差地代表旅游者想表达的内容与情感,是广大旅游研究者尚未完全解决的难题。文章从旅游评论清洗校正问题入手,试图捕捉评论数据中语言积极性偏见存在的方式与程度,并测定语言积极性偏见系数。文章在控制目的地、时间、情感属性、评分等重要变量的基础上,通过非参数检验方法分组检验语言积极性偏见现象,利用分位数回归方法揭示评论评分对偏见系数的影响,采用Bootstrap方法分组估算语言积极性偏见系数。结果表明:(1)语言积极性偏见在旅游情境中普遍存在。(2)偏见系数与分位段之间不存在线性相关关系。对于低分位(正负面词汇比例小于或等于1)的评论而言,评分对偏见系数影响微弱;反之,随着分位数的提升,评分对偏见系数的影响越明显。(3)偏见系数在不同地域、不同时间存在一定的差异,但程度较弱,其值基本稳定在[2.00,2.50]区间。文章是对语言类大数据挖掘研究的一次有效推进,为数据清洗和智能处理提供了新的参考依据,同时也对语言心理学中语言情感表达偏差领域作出了积极的补充。
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关键词
文本大数据
乐观主义倾向
语言积极性偏见
旅游在线评论
情感分析
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Keywords
text big data
tendency towards optimism
Language Positivity Bias(LPB)
online tourism reviews
sentiment analysis
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分类号
H15
[语言文字—汉语]
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题名基于在线评论数据的景区门票浮动制测评分析方法
被引量：9
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作者
李琴
李少波
王安虹
吴阳
胡建军
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机构
中国科学院成都计算机应用研究所
中国科学院大学
贵州大学机械工程学院
贵州大学计算机科学与技术学院
贵州大学大数据与信息工程学院
南卡罗莱纳大学工程与计算机学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2018年第1期273-279,共7页
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基金
贵州省科技重大专项(黔科合重大专项字[2014]6021)资助
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文摘
淡旺季游客数量波动是制约景区健康平稳发展的重要因素,过于集中的客流量对资源管理和环境保护有巨大压力,严重影响游客的体验。针对该问题,通过网络数据获取技术,提出一种基于旅游在线评论人流量监控技术新方法,并基于词向量实现评论的主题提取和基于情感词典实现在线评论数据的情感分类,从而获得关于主题的游客满意度的监测。最后利用该方法实现人流量驱动的景区门票浮动制实施的监控和测评,通过秦始皇兵马俑浮动制实施前后对比、三亚和鼓浪屿相似景点对照实验可视化结果表明,门票浮动制具有稳定人流量优势,同时提升游客体验。该方法的提出有助于决策者了解景区运行状况和浮动制的检验,可为门票浮动制的科学执行提供有效依据。
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关键词
淡旺季客流量波动
旅游在线评论
词向量
情感分类
门票浮动制
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Keywords
fluctuating of tourist flow during peak season and off-season
travel online reviews
Word Embedding
sentiment classification
floating ticket system
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于网络文本挖掘的生态旅游满意度评价研究
被引量：28
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作者
孙宝生
敖长林
王菁霞
赵明阳
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机构
东北农业大学管理科学与工程系
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出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2022年第12期165-172,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71874026,71171044)。
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文摘
科学的游客满意度评价有助于生态旅游的可持续发展。随着Web 2.0技术的发展,在线旅游评论已成为游客满意度研究的重要数据来源。本文以扎龙国家级自然保护区为例,基于在线旅游评论数据和网络文本挖掘技术,构建游客满意度评价指标体系和评价模型,定量评价游客的生态旅游满意度。结果表明:游客总体满意度为0.614,达到基本满意水平。研究不仅为准确评价生态旅游目的地的游客满意度提供新视角,也为相关生态旅游政策的制定提供参考。
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关键词
生态旅游
游客满意度
在线旅游评论
网络文本挖掘
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Keywords
ecotourism
tourist satisfaction
online travel reviews
online text mining
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分类号
N945.2
[自然科学总论—系统科学]
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