基于游客评论的雪场经营影响因素的文本分析
发布时间:2022-01-06 14:59
随着冬奥会进入“北京时间”和“3亿人参与冰雪运动”目标的不断推进,中国冰雪旅游发展已然进入了快速发展的轨道,成为旅游产业中的一大新兴产业,而滑雪旅游作为冰雪旅游的核心项目之一,也在逐渐褪去“贵族运动”的外衣,逐渐受到更多人的关注,但与此同时,滑雪旅游需求的增加对我国滑雪场的发展与经营水平也带来了巨大的挑战。游客作为滑雪旅游的体验者,其评论包含了巨量的信息,可用于衡量我国滑雪场的发展与经营水平,因此,利用文本挖掘技术,从游客感知角度探究影响雪场经营的因素具有重要意义。本文利用爬虫技术爬取了携程网、去哪网以及蚂蜂窝网等三个品牌旅游网站上游客对于滑雪场的评论数据,并运用词频分析、词云分析、情感分析、语义网分析等文本挖掘技术,基于游客的评论文本,从游客感知角度分析滑雪者对于雪场的整体感知形象及影响因素,再利用文本相似性算法对雪场进行分类,分析不同类别的滑雪场存在的共性问题,进而探究影响雪场经营的因素,并针对目前雪场经营过程中存在的问题提出合理性建议。首先,通过查阅官方数据,本文从滑雪人次发展现状以及滑雪场发展现状两个维度分析了我国滑雪产业的发展现状;其次,利用爬虫技术对滑雪场的评论数据进行了采...
【文章来源】:河北经贸大学河北省
【文章页数】:68 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
技术路线
河北经贸大学硕士学位论文103我国滑雪产业发展现状分析根据《中国冰雪旅游消费大数据报告(2019)》显示,2017年至2018年冰雪季我国冰雪旅游人数总计达到1.97亿人次,冰雪旅游收入总共合计3300亿元,同比增长大约为16%与22%。滑雪作为冰雪旅游活动的核心项目之一,其发展已然正式进入了快车道。本文主要从我国滑雪人次、滑雪场的发展现状两方面分析我国滑雪产业发展现状。3.1我国滑雪人次及需求现状分析3.1.1滑雪人次现状分析根据《冰雪蓝皮书:中国滑雪产业发展报告(2018)》。蓝皮书显示,目前全球滑雪人次达4亿,滑雪人群1.3亿,而中国已然成为世界上最大的初级滑雪者市常图2中国雪场滑雪人次以及滑雪者数量注:数据来源与《中国滑雪产业白皮书(2018年度报告)》根据上图我2008年至2018年的滑雪人次统计情况,可以看出10年来,我国每年的滑雪人次始终呈上升趋势,尤其是2015年成功获得2022年冬奥会举办权后,滑雪人次的增长趋势更为明显,滑雪者数量要不断增加,截止到2018年我国雪场滑雪人次已达到1970万,滑雪者数量已达到1320万人,但对比两者数量可以看出,2018年我国人均滑雪次数约为1.49次,说明目前中国滑雪者多为初级体验性滑雪者,即中国的滑雪旅游市场目前仍处于初级发展阶段,市场发展潜力巨大。
基于游客评论的雪场经营影响因素的文本分析113.1.2滑雪者需求分析本文利用百度搜索引擎,通过用户搜索行为来反应用户的滑雪需求,借助百度指数统计2018年10月1日至2019年10月1日期间,以“滑雪”为关键字进行搜索行为的用户,下图为搜索量前十名的省份。图3“滑雪”搜索量前十名省份如图3所示,可以看出总用户搜索量最高的为北京,且明显高于其他省市;此外可以看出,广东、江苏、浙江等5个南方省份以“滑雪”为关键词的搜索量位列前十名以内,说明南方省份的冰雪资源虽然相对比较匮乏,但对于滑雪运动的热情比较高涨。3.2我国滑雪场发展现状滑雪者数量的急剧增加对我国滑雪产业的发展带来了巨大的机遇,但与此同时,对于滑雪场的数量及质量也提出了更高的要求。本文主要从滑雪者数量、分布、类别、以及魔毯、压雪机等雪场设备情况分析我国滑雪场的发展现状。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于网络文本分析的游客满意度影响因素分析[J]. 赵春艳,陈美爱. 统计与决策. 2019(13)
[2]旅游特色小镇游客感知形象与投射形象对比研究[J]. 司瑞杰. 商业经济. 2019(06)
[3]基于网络文本分析的兰州市旅游形象感知研究[J]. 严江平,林婷婷,李巍,张瑶瑶. 青海师范大学学报(自然科学版). 2019(01)
[4]基于网络游记分析的度假型综合体旅游体验研究——以长白山国际度假区为例[J]. 李阳,刘文超,刘明菊,辛欣. 地域研究与开发. 2019(01)
[5]基于网络文本分析的杭州超山梅花节旅游形象感知研究[J]. 沈啸,崔会平,张建国. 林业与生态科学. 2019(01)
[6]城市旅游形象感知:基于西湖景区评论的可视化分析[J]. 汪曼,林华治. 浙江树人大学学报(人文社会科学). 2018(06)
[7]旅游目的地形象感知分析及政府主导策略研究——以桂林市旅游为例[J]. 景秀丽,谭芳. 辽宁大学学报(哲学社会科学版). 2018(06)
[8]浅谈大数据环境下基于python的网络爬虫技术[J]. 潘巧智,张磊. 网络安全技术与应用. 2018(05)
[9]基于Python的文本分析方法研究[J]. 李泽,古超,龙政. 电脑编程技巧与维护. 2018(04)
[10]基于知识图谱的旅游利益相关者研究进展及创新分析[J]. 吕宛青,张冬,杜靖川. 资源开发与市场. 2018(04)
硕士论文
[1]基于短文本聚类的网络舆情数据分析[D]. 李倩茹.天津理工大学 2019
[2]基于网络文本的云南省景点热度感知和共现效应分析[D]. 文竹.云南财经大学 2018
[3]内蒙古中西部地区高山滑雪场的现状及对策研究[D]. 李智超.西南交通大学 2018
[4]2022年北京冬奥会契机下哈尔滨市滑雪旅游产业的发展研究[D]. 郑涵予.内蒙古师范大学 2018
[5]黑龙江省冰雪旅游业发展现状及国际竞争力研究[D]. 吴楠楠.东北财经大学 2017
[6]基于文本情感分析的混合型个性化推荐算法的研究[D]. 邝云馨.东北财经大学 2017
[7]基于文本挖掘的旅游文记个性化推荐技术的研究与实现[D]. 高佳美.辽宁大学 2017
[8]万达长白山国际旅游度假区全域旅游建设问题研究[D]. 郭建华.吉林财经大学 2017
[9]北京市旅游人群行为情感分析调研报告[D]. 辛虹安.首都经济贸易大学 2017
[10]基于云计算的网络舆情热点发现研究[D]. 王宇.内蒙古工业大学 2016
本文编号:3572664
【文章来源】:河北经贸大学河北省
【文章页数】:68 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
技术路线
河北经贸大学硕士学位论文103我国滑雪产业发展现状分析根据《中国冰雪旅游消费大数据报告(2019)》显示,2017年至2018年冰雪季我国冰雪旅游人数总计达到1.97亿人次,冰雪旅游收入总共合计3300亿元,同比增长大约为16%与22%。滑雪作为冰雪旅游活动的核心项目之一,其发展已然正式进入了快车道。本文主要从我国滑雪人次、滑雪场的发展现状两方面分析我国滑雪产业发展现状。3.1我国滑雪人次及需求现状分析3.1.1滑雪人次现状分析根据《冰雪蓝皮书:中国滑雪产业发展报告(2018)》。蓝皮书显示,目前全球滑雪人次达4亿,滑雪人群1.3亿,而中国已然成为世界上最大的初级滑雪者市常图2中国雪场滑雪人次以及滑雪者数量注:数据来源与《中国滑雪产业白皮书(2018年度报告)》根据上图我2008年至2018年的滑雪人次统计情况,可以看出10年来,我国每年的滑雪人次始终呈上升趋势,尤其是2015年成功获得2022年冬奥会举办权后,滑雪人次的增长趋势更为明显,滑雪者数量要不断增加,截止到2018年我国雪场滑雪人次已达到1970万,滑雪者数量已达到1320万人,但对比两者数量可以看出,2018年我国人均滑雪次数约为1.49次,说明目前中国滑雪者多为初级体验性滑雪者,即中国的滑雪旅游市场目前仍处于初级发展阶段,市场发展潜力巨大。
基于游客评论的雪场经营影响因素的文本分析113.1.2滑雪者需求分析本文利用百度搜索引擎,通过用户搜索行为来反应用户的滑雪需求,借助百度指数统计2018年10月1日至2019年10月1日期间,以“滑雪”为关键字进行搜索行为的用户,下图为搜索量前十名的省份。图3“滑雪”搜索量前十名省份如图3所示,可以看出总用户搜索量最高的为北京,且明显高于其他省市;此外可以看出,广东、江苏、浙江等5个南方省份以“滑雪”为关键词的搜索量位列前十名以内,说明南方省份的冰雪资源虽然相对比较匮乏,但对于滑雪运动的热情比较高涨。3.2我国滑雪场发展现状滑雪者数量的急剧增加对我国滑雪产业的发展带来了巨大的机遇,但与此同时,对于滑雪场的数量及质量也提出了更高的要求。本文主要从滑雪者数量、分布、类别、以及魔毯、压雪机等雪场设备情况分析我国滑雪场的发展现状。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于网络文本分析的游客满意度影响因素分析[J]. 赵春艳,陈美爱. 统计与决策. 2019(13)
[2]旅游特色小镇游客感知形象与投射形象对比研究[J]. 司瑞杰. 商业经济. 2019(06)
[3]基于网络文本分析的兰州市旅游形象感知研究[J]. 严江平,林婷婷,李巍,张瑶瑶. 青海师范大学学报(自然科学版). 2019(01)
[4]基于网络游记分析的度假型综合体旅游体验研究——以长白山国际度假区为例[J]. 李阳,刘文超,刘明菊,辛欣. 地域研究与开发. 2019(01)
[5]基于网络文本分析的杭州超山梅花节旅游形象感知研究[J]. 沈啸,崔会平,张建国. 林业与生态科学. 2019(01)
[6]城市旅游形象感知:基于西湖景区评论的可视化分析[J]. 汪曼,林华治. 浙江树人大学学报(人文社会科学). 2018(06)
[7]旅游目的地形象感知分析及政府主导策略研究——以桂林市旅游为例[J]. 景秀丽,谭芳. 辽宁大学学报(哲学社会科学版). 2018(06)
[8]浅谈大数据环境下基于python的网络爬虫技术[J]. 潘巧智,张磊. 网络安全技术与应用. 2018(05)
[9]基于Python的文本分析方法研究[J]. 李泽,古超,龙政. 电脑编程技巧与维护. 2018(04)
[10]基于知识图谱的旅游利益相关者研究进展及创新分析[J]. 吕宛青,张冬,杜靖川. 资源开发与市场. 2018(04)
硕士论文
[1]基于短文本聚类的网络舆情数据分析[D]. 李倩茹.天津理工大学 2019
[2]基于网络文本的云南省景点热度感知和共现效应分析[D]. 文竹.云南财经大学 2018
[3]内蒙古中西部地区高山滑雪场的现状及对策研究[D]. 李智超.西南交通大学 2018
[4]2022年北京冬奥会契机下哈尔滨市滑雪旅游产业的发展研究[D]. 郑涵予.内蒙古师范大学 2018
[5]黑龙江省冰雪旅游业发展现状及国际竞争力研究[D]. 吴楠楠.东北财经大学 2017
[6]基于文本情感分析的混合型个性化推荐算法的研究[D]. 邝云馨.东北财经大学 2017
[7]基于文本挖掘的旅游文记个性化推荐技术的研究与实现[D]. 高佳美.辽宁大学 2017
[8]万达长白山国际旅游度假区全域旅游建设问题研究[D]. 郭建华.吉林财经大学 2017
[9]北京市旅游人群行为情感分析调研报告[D]. 辛虹安.首都经济贸易大学 2017
[10]基于云计算的网络舆情热点发现研究[D]. 王宇.内蒙古工业大学 2016
本文编号:3572664
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3572664.html
最近更新
教材专著