综合LDA与特征维度的旅游地意象感知计算方法

发布时间：2023-04-27 04:52

　　旅游UGC(User Generated Contents)能够直接或间接反映旅游者行为方式、情感状态等特征,已成为旅游地意象研究重要的数据源。目前,基于UGC文本的词频统计、特征词共现等内容分析法,实现了意象感知研究的定量计算,但缺少从文档集合整体视角进行语义相似性的观察,一定程度上影响了意象感知特征提取的可信度。LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型通过三层贝叶斯概率模型抽取一组文本的隐含的主题信息,但在抽取结果的主题特征定性描述方面仍存在较强的主观性。另外,当前的旅游地意象感知主要聚焦于文本语义感知分析层面,缺少旅游地意象的时空间分异特征的集成研究。如何在LDA主题模型计算结果基础上,进一步提高旅游地意象特征描述的客观性,并从不同尺度旅游区域,深入挖掘旅游地意象呈现的时空模式,是本论文尝试解决的科学问题。本文提出了综合LDA与特征维度的方法,在LDA模型计算基础上,将主题特征词划分为不同的特征维度,实现LDA结合特征维度进行半定量化提取旅游地意象的方法,并通过核密度分析方法发现旅游地意象感知的时空模式。该方法的优势是:(1)能解决LDA在短文本应...

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【学位级别】：硕士

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摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容
        1.3.1 研究框架
        1.3.2 技术路线
2 理论依据与相关方法
    2.1 空间意象与旅游意象理论
    2.2 地理时空尺度理论
    2.3 文本分析方法
    2.4 主题模型
    2.5 文本空间化
3 综合LDA与特征维度的旅游意象感知计算与空间化
    3.1 意象感知特征维度的概念模式
    3.2 综合LDA与特征维度的意象感知计算方法
    3.3 意象感知的时空模式表达
4 丽江古城的实证研究
    4.1 研究区域与数据处理
        4.1.1 研究区域
        4.1.2 数据采集
        4.1.3 数据处理
        4.1.4 数据代表性
    4.2 丽江古城意象感知特征
        4.2.1 丽江古城微博文本的主题计算结果
        4.2.2 一级维度特征词分布及其意象表征
        4.2.3 二级特征维度的分布特征及其意象表征
    4.3 丽江古城意象感知特征的时空模式
        4.3.1 旅游地意象感知代表性主题选取
        4.3.2 基于特征维度的意象感知空间分布特征
        4.3.3 基于年内不同时间尺度的意象感知时空模式
5 结论与展望
    5.1 结论
        5.1.1 研究方法的价值与适用性
        5.1.2 丽江古城意象感知特征
        5.1.3 丽江古城主题意象特征的时空模式
    5.2 论文创新点
    5.3 讨论与展望
参考文献
附录
致谢
攻读学位期间取得的科研成果清单



本文编号：3802907