分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】通过对网络游记进行情感分析, 发现游客对旅游地情感倾向的时间分布规律。【应用背景】越来越多人通过浏览大量网络游记来收集信息, 制定旅游计划。网络游记成为旅游者搭配旅游地及出游时间的重要参考内容, 也为商家提供了商机。【方法】提出面向网络游记时间特征的情感分析模型, 分析游客情感的时间变化规律。该模型包括5 个模块: 网络游记文本内容及旅游时间数据的采集、游记文本预处理、情感标注、按时间段统计游记情感特征分值、游记情感时间特征分析。并从网络抓取4 种类型旅游地游记对模型进行实验。【结果】在7类情感中, [好]的情感均值在各旅游地的各月份中总是远高于其他情感, 较为稳定; [好]、[乐]和[恶]在不同月份的波动程度较大; 情感随时间的波动与相应游记数量并不相关, 即传统的旅游地旺季和淡季的划分与游客的实际情感体验并不相关。【结论】该模型能够有效地反映旅游地的游客情感随时间变化的波动, 进而为旅游管理者、潜在旅游者信息获取提供新的信息参考渠道。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】通过对网络游记进行情感分析, 发现游客对旅游地情感倾向的时间分布规律。【应用背景】越来越多人通过浏览大量网络游记来收集信息, 制定旅游计划。网络游记成为旅游者搭配旅游地及出游时间的重要参考内容, 也为商家提供了商机。【方法】提出面向网络游记时间特征的情感分析模型, 分析游客情感的时间变化规律。该模型包括5 个模块: 网络游记文本内容及旅游时间数据的采集、游记文本预处理、情感标注、按时间段统计游记情感特征分值、游记情感时间特征分析。并从网络抓取4 种类型旅游地游记对模型进行实验。【结果】在7类情感中, [好]的情感均值在各旅游地的各月份中总是远高于其他情感, 较为稳定; [好]、[乐]和[恶]在不同月份的波动程度较大; 情感随时间的波动与相应游记数量并不相关, 即传统的旅游地旺季和淡季的划分与游客的实际情感体验并不相关。【结论】该模型能够有效地反映旅游地的游客情感随时间变化的波动, 进而为旅游管理者、潜在旅游者信息获取提供新的信息参考渠道。
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