基于文本挖掘的在线旅游产品销量影响因素分析

发布时间：2022-12-07 23:29

　　在近几年的中国旅游市场交易结构中,休闲度假部分的占比逐年增长,东南亚旅游份额稳步提升,旅游市场竞争日益激烈。在旅游市场及消费者的促使下,旅游经营商家需要不断对自身的资源配比进行优化,为消费者提供更加优质高效的服务。产品基本信息中包含可能对销量有影响的指标,用户评论被多次证实是消费者做出网络消费决策的重要影响因素之一。通过对这类数据分析,希望可以在不损伤商家基本利润的前提下,帮助商家从产品信息设置方面提升产品销量,以及从用户角度中提升产品质量、完善产品,最终提升产品的综合竞争力。本研究使用python爬虫技术获取飞猪网中东南亚旅游产品的信息数据及用户评论数据。针对产品信息这类结构化数据,在使用描述统计的相关方法实现对数据的整体把握后,采用方差分析及回归方法获得其中对产品销量有影响的指标信息;对于评论数据,采用词库情感分析法对正负情感评论进行分类,再分别应用聚类及LDA主题模型方法,从用户角度获知消费者对产品的真实所需,更好的了解到产品的优点和缺点。本研究最终希望帮助商家制定更加有效的提升销售和产品竞争力的策略;帮助网站提供功能方面的优化参考,更大限度的发挥网站的平台监督管理作用;帮助消费... 

【文章页数】：47 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

四国在线产品的价格分布频率图

东南亚四国旅游产品的月售分布图

东南亚在线旅游产品游玩形式堆积图

【参考文献】：
期刊论文
[1]近十年旅游电子商务研究综述[J]. 魏宝祥,王亚林.  江苏商论. 2017(08)
[2]基于购物领域词典扩建的评论情感研究[J]. 吴潇,王磊.  计算机技术与发展. 2017(07)
[3]一种基于LDA主题模型的评论文本情感分类方法[J]. 王伟,周咏梅,阳爱民,周剑峰,林江豪.  数据采集与处理. 2017(03)
[4]在线旅游消费者购买决策影响因素分析[J]. 娄在凤.  商业经济研究. 2016(12)
[5]数据挖掘在旅游电子商务中的应用研究[J]. 黄玲.  中国管理信息化. 2015(22)
[6]基于LDA模型的文本聚类研究[J]. 王鹏,高铖,陈晓美.  情报科学. 2015(01)
[7]在线旅游产品购买意愿影响因素分析[J]. 宋之杰,石晓林,石蕊.  企业经济. 2013(10)
[8]基于网络用户情感分析的预测方法研究[J]. 徐健.  中国图书馆学报. 2013(03)
[9]基于潜在狄利克雷分配模型的微博主题演化分析[J]. 唐晓波,王洪艳.  情报学报. 2013 (03)
[10]在线商品评论有用性影响因素研究:基于文本语义视角[J]. 陈江涛,张金隆,张亚军.  图书情报工作. 2012(10)

博士论文
[1]在线评论的客户参与动机与评论有效性研究[D]. 张丽.南开大学 2011

硕士论文
[1]面向网上商城购物评论的情感倾向分析研究[D]. 吴潇.南京邮电大学 2017
[2]基于主题模型的文本情感分析研究[D]. 郝洁.太原理工大学 2017
[3]微博评论信息的聚类分析[D]. 范佳健.安徽大学 2017
[4]基于聚类与LDA的新闻评论主题挖掘研究[D]. 李保国.武汉纺织大学 2016
[5]消费者在线订购旅游产品的影响因素分析[D]. 罗昭君.华东理工大学 2014
[6]在线评论对旅游预订意向影响的实证分析[D]. 郭潇.华南理工大学 2010
[7]旅游电子商务赢利策略研究[D]. 刘枭.扬州大学 2010
[8]在线评论对网络消费者购买决策影响的实证研究[D]. 郑小平.中国人民大学 2008
[9]聚类分析及其在文本挖掘中的应用[D]. 李健.西安电子科技大学 2005



本文编号：3713077