基于在线评论数据挖掘的旅游订购意愿研究

发布时间：2020-11-17 10:24

　　 自1999年携程成立,中国第一批OTA平台形成,将传统的旅游行业与互联网有机的结合起来。随着时间的推移,在线旅游平台已步入稳步完善阶段,为旅游爱好者提供了比价和信息收集的平台,同时也增加了旅游行业的竞争压力,如何在同质化的旅游平台中脱颖而出,提升平台的服务质量是其发展的关键问题。本文基于消费者视角,通过从在线旅行社携程中挖掘消费者旅游后的在线评论,提取有关旅游的相关词进行语义相关性处理,通过网络可视化可以清晰反映出消费者对在线旅游团购服务的关注点,为在线旅游产业链中的企业提供切实可行的有益建议。
【部分图文】：

自1999年起，携程等OTA平台初建，旅游也越来越受到消费者的青睐，旅游行业逐步发展壮大起来，旅游服务的同质化、消费者对旅游服务的不满成为在线旅游行业需要解决的问题，学术界对在线旅游的研究由来以及，本文以中国知网（CNKI）数据为例，键入“在线旅游服务”检索到9225条记录，选取1999年及以后的相关文献，由以下图表可知，在线旅游认为学者们研究的重点。1.2在线评论

通过对ROST CM6.0形成的共词矩阵进行整合并调整为csv文件格式导入Gephi0.9.2中，删除不相关的独立节点，形成如下图3-2所示的无向网络图。首先，从图中可知，根据节点的颜色可将图中节点划分为四个社区，分别为导游社区、酒店社区、景点社区和行程社区，这一结论显示基本与表3-1高频词汇分类的结果相一致；其次，通过可视化图可知，每个社区分布为相互关联的节点集中构成，如图中导游与讲解、愉快、责任、详情此类高频词汇都有密切相关性，说明在线旅游订购者对导游的个人幽默感和责任心都有一定的要求，节点的大小表示消费者对此类活动的情感认同感，节点所占面积越大说明消费者对此类活动的个人感知程度越强，在旅游购后体验中占比越重，节点之间的连线（即两节点的边）的粗细各不相同，边的宽度越大证明两节点的相关性越强；最后，从携程在线评论可视化图可知，每个节点词汇之间非简单的一对一的关系，而是相互交错互相影响的，旅游产业链中的企业通过对其中一个节点服务质量的提升，可能对其他节点产生不同程度的改变，这种改变的规律无法简单概括，但相关服务的提升必然会导致这一社区总体占比的提升，在线旅游消费者对这一社区的认同感会得到相应的提升。4、结论与建议
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本文编号：2887394