面向网络游记时间特征的情感分析模型
本文选题：网络游记 + 情感分析 ； 参考：《数据分析与知识发现》2017年02期
【摘要】：【目的】通过对网络游记进行情感分析,发现游客对旅游地情感倾向的时间分布规律。【应用背景】越来越多人通过浏览大量网络游记来收集信息,制定旅游计划。网络游记成为旅游者搭配旅游地及出游时间的重要参考内容,也为商家提供了商机。【方法】提出面向网络游记时间特征的情感分析模型,分析游客情感的时间变化规律。该模型包括5个模块:网络游记文本内容及旅游时间数据的采集、游记文本预处理、情感标注、按时间段统计游记情感特征分值、游记情感时间特征分析。并从网络抓取4种类型旅游地游记对模型进行实验。【结果】在7类情感中,[好]的情感均值在各旅游地的各月份中总是远高于其他情感,较为稳定;[好]、[乐]和[恶]在不同月份的波动程度较大;情感随时间的波动与相应游记数量并不相关,即传统的旅游地旺季和淡季的划分与游客的实际情感体验并不相关。【结论】该模型能够有效地反映旅游地的游客情感随时间变化的波动,进而为旅游管理者、潜在旅游者信息获取提供新的信息参考渠道。
[Abstract]:[objective] based on the emotional analysis of online travel records, we find out the temporal distribution of tourists' emotional tendency towards tourist destinations. [background] more and more people collect information and make travel plans by browsing a large number of online travel records. The online travel record has become an important reference for tourists to match tourist destinations and travel time, and also provides business opportunities. [methods] an emotional analysis model oriented to the characteristics of online travel time is proposed to analyze the temporal changes of tourists' emotions. The model consists of five modules: the collection of travel text content and travel time data, the preprocessing of travel record text, the emotional tagging, the statistics of travel record emotional feature score according to the time period, and the analysis of travel record emotion time feature. Four types of tourist destination travel records were collected from the network to test the model. [results] of the seven types of emotions, the average of good emotions was always much higher than other emotions in each month of each tourist destination. More stable; [good], [happy] and [evil] fluctuate more in different months; emotional fluctuations over time are not related to the corresponding number of travels, That is, the division of traditional tourist destination peak season and off-season is not related to the actual emotional experience of tourists. [conclusion] this model can effectively reflect the fluctuation of tourist sentiment over time, and then become the tourism manager. The potential tourist information acquirement provides the new information reference channel.
【作者单位】： 中山大学资讯管理学院;
【基金】：广东省科技专项项目“基于内容的科技文献分析服务平台”(项目编号:2016B030303003);广东省科技专项项目“面向主题的中文语料库构建方法与技术”(项目编号:22015A030401037)的研究成果之一
【分类号】：F592;G353.1
【参考文献】
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【共引文献】
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，本文编号：1843976
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