关于游客对古镇旅游态度的文本挖掘分析

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：PDF

简介：
本研究运用文本挖掘技术深入探讨了游客对于古镇旅游资源及游览体验的态度与反馈，旨在揭示游客偏好、建议和潜在改进方向。本段落通过对游客反馈的分析来探讨古镇旅游项目中存在的问题及游客的态度。选取了五个各具特色的古镇——甲居藏寨、西江千户苗寨、周庄古镇、黄姚古镇以及西塘古镇作为研究对象，利用大量的评论进行文本挖掘和统计词频，以识别热门话题，并运用情感分析对评分进行评估，进而了解游客的好感度及可能影响评价的因素。最后通过因子分析建立综合模糊评分模型来计算每个古镇旅游的最终得分。该研究成果可以为改善古镇旅游体验、保护历史文明遗址提供参考依据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

关于游客对古镇旅游态度的文本挖掘分析

优质

本研究运用文本挖掘技术深入探讨了游客对于古镇旅游资源及游览体验的态度与反馈，旨在揭示游客偏好、建议和潜在改进方向。本段落通过对游客反馈的分析来探讨古镇旅游项目中存在的问题及游客的态度。选取了五个各具特色的古镇——甲居藏寨、西江千户苗寨、周庄古镇、黄姚古镇以及西塘古镇作为研究对象，利用大量的评论进行文本挖掘和统计词频，以识别热门话题，并运用情感分析对评分进行评估，进而了解游客的好感度及可能影响评价的因素。最后通过因子分析建立综合模糊评分模型来计算每个古镇旅游的最终得分。该研究成果可以为改善古镇旅游体验、保护历史文明遗址提供参考依据。

游客旅游动机对其低碳认知态度量表构建研究

优质

本研究旨在探索游客的旅游动机如何影响其对低碳的认知与态度，并据此构建相应的评价量表。通过问卷调查和统计分析方法，识别并量化游客在旅游活动中采取低碳行为的影响因素及内在逻辑，以期为旅游业可持续发展提供理论依据和实践指导。旅游动机对游客低碳认知态度的量表开发研究由宋誉和马瑞民进行。随着人们对健康、可持续旅行方式的关注日益增加，低碳旅游逐渐受到重视，其中的低碳行为也备受关注。本段落通过梳理国内外相关文献，尝试探讨这一主题。

基于数据挖掘技术的旅游推荐应用

优质

本应用利用先进的数据挖掘技术分析用户行为和偏好，提供个性化的旅游资源推荐服务，旨在为用户提供更加便捷、高效的旅行体验。基于数据挖掘的旅游推荐APP包含四个模块：热门景点、景点推荐、路线导航和个人中心。用户可以直接运行该应用，但需要按照顺序操作：首先在“我的”模块完成注册登录，并录入个人信息；之后才能使用“推荐”和“路线”功能。若未按此步骤操作，则可能会因数据逻辑问题导致闪退。

关于国内旅游收入预测模型的对比分析

优质

本文通过构建并比较不同类型的预测模型，旨在探究最适于预测我国旅游业收入的有效方法，为行业决策提供数据支持。为了正确预测国内旅游收入，并分析不同方法之间的差异，本段落选取葫芦岛市的国内旅游收入为例，分别建立了计量经济模型、灰预测模型以及组合了这两种方法的混合模型。研究结果显示，计量经济学模型具有最小的预测误差且准确性最高；相比之下，采用组合模型时预测误差较大且准确度较低。通过对比不同模型的预测结果可以发现，在提高预测精度和可靠性方面，应优先考虑使用计量经济模型。

关于文本挖掘在数据挖掘中分类算法的综述.doc

优质

本文档对文本挖掘中的分类算法进行了全面回顾和分析，探讨了其在数据挖掘领域的应用及发展趋势。本段落档《数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述.doc》对数据挖掘领域内的文本挖掘技术及其应用进行了详细探讨，并特别关注了用于处理大规模文本数据集的各种分类算法。文档中涵盖了不同类型的机器学习方法，包括监督、非监督以及半监督学习策略在实际案例分析中的运用情况。此外，还讨论了一些最新的研究趋势和技术挑战，为从事相关领域工作的研究人员提供了宝贵的参考资源和实践指导建议。

基于BERT的旅游文本情感分析分类代码

优质

本项目采用BERT模型对旅游评论进行情感分析，旨在通过深度学习技术准确识别和分类用户反馈的情感倾向，为旅游业提供数据支持。 BERT在旅游文本情感分析中的应用有数据和代码可供直接运行。

关于文本数据挖掘的综述

优质

本文为读者提供了对文本数据挖掘领域的全面概述，涵盖了关键技术和应用实例，旨在帮助研究者和从业者理解该领域的重要进展。当前研究者们在学习分析领域主要关注的是在网络教学环境中产生的结构化数据。然而随着学习交互方式的多样化发展，以文本为主的非结构化数据正在不断增加。近年来，利用文本挖掘技术来评估学生的学习能力和识别其心理行为特征已成为一种新的方法。本段落首先介绍了文本数据挖掘的基本概念和技术原理，并且详细阐述了目前主流使用的工具和方法。随后，文章讨论了该技术在自然科学和社会科学两大领域的应用现状以及它在学习分析中的六大具体应用场景：课程评价支持、评估学生知识与能力水平、建立有效的学习团队分组机制、预警潜在的学习行为危机、预测未来学习效果及实现对当前学习状态的可视化展示。

文本挖掘和社会网络分析

优质

本课程介绍如何利用计算机技术从大规模文本数据中提取有用信息，并通过社会网络分析方法研究人与人之间的关系模式和结构。《文本挖掘与社会网络分析》课程教材涵盖了多个关键领域：文本处理、文本分析、信息检索系统、文本分类、文本聚类、矩阵分解与话题模型、情感分析以及知识图谱等主题。此外，还涉及到了社会网络分析理论及其应用实践，包括Gephi可视化工具的使用方法和社会网络分析的实际案例研究。

对旅游网站预订数据的分析.rar

优质

本研究通过深度挖掘和分析旅游网站的用户预订行为数据，旨在揭示影响在线旅行产品消费的关键因素，并提出优化策略以提升用户体验与平台收益。旅游网站的大数据分析通常包括数据收集、清洗、分析和可视化等多个步骤。这里提供一个简单的Python示例代码，使用Pandas库进行数据分析来展示如何处理用户在旅游网站上的预订信息，并计算出最受欢迎的旅游目的地。在这个例子中，我们首先从包含预订记录的CSV文件开始读取数据。接着进行了必要的数据清理工作后，统计了每个目的地的预定次数并确定最受欢迎的目的地。最后，利用matplotlib库生成了一个柱状图以直观展示这些分析结果。需要注意的是，这是一个基础示例，在实际操作过程中可能需要进行更复杂的预处理、采用多种数据分析方法以及使用不同的可视化技术来呈现数据。此外，还需重视保护用户隐私和确保数据安全的问题。

关于SVM在Web文本挖掘中网页文本分类的研究

优质

本研究探讨支持向量机(SVM)在Web文本挖掘中的应用，重点关注其在网页文本分类任务上的效能与优势。通过优化算法参数及特征选取，提高分类准确率和效率，为信息检索提供有效解决方案。本段落利用支持向量机（SVM）技术对互联网网页进行挖掘和检索处理海量数据，并实现网页的自动分类。通过建立数据库来提高搜索引擎的信息查全率和查准率，同时能够自动分类信息资源并为用户提供分类目录服务。