综合LDA与特征维度的丽江古城意象感知分析

发布时间：2021-01-01 02:30

　　论文通过建立基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型和包含两级特征维度的旅游地意象感知研究框架,将LDA主题模型用于旅游微博文本分析,以特征维度半定量刻画旅游地意象感知特征,减少LDA主题凝练的主观性,帮助研究者在特定维度框架约束下准确、客观地提取旅游地意象特征。丽江古城案例证明,一级特征维度可以完整勾勒出丽江古城意象感知的基本框架,包括以聚落形态、音乐意境、标志人物、休闲空间和纳西美食为核心的5组空间与景观元素,深度旅游者、城市居民、年轻人、女孩子4类人群的特殊感知体验,及旅游者与环境要素的不同互动特征;二级特征维度进一步精细解读丽江古城的意象感知特征,表现为丽江古城慢活性、夜生活和浪漫之都的文化意象、旅游者对地方文化与现代风情融合的凝视与体验等。结合特征维度的LDA模型,准确构建了意象基本框架,成功刻画了丽江古城的形象及精细特征,并能进一步解析意象的形成机制,为旅游地意象感知研究提供了新视角,有助于深度解读意象形成的地方意义,厘清认知、情感和行为意象间的关系。 

【文章来源】：地理科学进展. 2020年04期 北大核心CSSCI

【文章页数】：13 页

【部分图文】：

意象感知基本结构与特征维度的关系概念图

本文综合利用LDA模型和结果主题词语的特征维度，设计了旅游地意象感知的基本研究框架，用于分析提炼游客对旅游地的意象感知特征(图2)。首先，通过LDA模型对预处理后的旅游位置微博文本进行主题提取，将大量文本聚类为若干主题。第二，将构成每个主题的高概率特征词划分不同层次特征维度。第三，根据不同维度的特征词累积概率特征，确定每个主题的一、二级主导特征维度。第四，以每个主题的主导维度确定该主题表征的核心意象特征：一级维度决定意象基本框架，二级维度刻画意象特征细节。第五，根据各个主题的两级主导维度结构特征确定主题间的结构关系，根据每个主题的高概率特征词之间的结构关系(例如文本共现关系等)，从认知意象、行为意象和情感意象3个方面提炼旅游地整体意象特征。2 实证研究

由于二级特征维度需要精细刻画旅游地意象特征，为了进一步减小基于主导维度提取意象特征时的主观性，本文又引入了特征词共现关系网络方法，定量描述每个主题包含的高概率特征词在微博文本中共同出现的次数，以发现共现网络的中心和特征词共现规律。特征词共现关系网络是主题内部特征词语义关系结构的细化表达。9个代表性主题高概率特征词的共现关系网络如图4所示。3.2.1 单维度主导型主题呈现的意象特征

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2950782