基于景点在线评论文本的游客关注度和情感分析作者：王少兵 吴升熔断器式隔离开关
来源：《贵州大学学报（自然科学版）》2017年第06期 单向器
摘要：游客在线评论反映了游客实地旅行之后关于旅游景点和服务的真实感受，本文构建了一个基于景点在线评论文本的游客关注度和情感分析方法。该方法首先从主流旅游网站的评论专区中获取景点的评论文本并进行预处理，然后基于《知网》词汇语义相似度，结合词频分析，通过构建“旅游形象属性-触发词”词表，分别计算评论信息中旅游形象属性的游客关注度。最后建立褒贬义情感词典，对处理后的评论文本情感分析。该方法能够直观显示景点在线评论信息中旅游形象的游客评论关注点和总体情感倾向，为潜在游客的景点选择提供参考依据。以厦门市旅游景点的评论文本为例，验证了该方法的可行性。商品电子防盗系统
关键词：旅游；在线评论；旅游形象；游客关注度；情感分析
涂覆 中图分类号：TP391文献标识码： A许多旅游网站都设有景点评论专区。对于游客，在线评论是表达意见、建议和满意度的最常见方式之一，潜在游客也花费很多时间阅读在线评论协助旅游决策[1]。对于提供服务和关注游客满意度的旅游业管理者，检索和分析其中有价led视频处理器>校园网管理系统
值的信息，可以帮助管理者自我提升[2]。由于景点评论专区的在线评论是海量的短文本集合，评论信息的撰写具有随意性，含有大量的冗余信息。因此，有必要研究从海量的在线评论文本集合中获取游客实地旅行之后的评论关注点和总体情感倾向的方法，为其他游客选择旅游目的地提供参考依据。
目前，国内外学者的研究兴趣主要包括在线评论对旅游消费、游客满意度等方面的影响，以及基于景点在线评论的旅游形象感知和个性化旅游推荐等。如，Mauri & Minazzi等[3]通过实验证明了在线评论影响潜在游客的消费倾向。Levy等[4]实证分析10个受欢迎旅游网站的在线评论，发现游客差评会对酒店的声誉造成破坏性影响。张文亭等[5]基于游客在线评论和网络游记，发现游客感知的旅游形象与宣传的旅游形象存在差异。Colace等[6]提出一种以用户为中心的协同推荐方法，将用户评论意见作为推荐排序的附加标准。张付志等[7]提出一种融合用户评论和环境信息的协同过滤推荐算法，提升了推荐精度和质量。
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