隨著我國人民經(jīng)濟水平的日益提高和旅游業(yè)的發(fā)展,游旅者的個性化需求日益凸顯,掌握旅游者的偏好規(guī)律,成為滿足游客個性化旅游需求,從而提高旅游服務水平的重要基礎(chǔ)。另一方面隨著我國互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及和電子商務的發(fā)展,越來越多的旅游者通過網(wǎng)絡選擇旅游產(chǎn)品,實現(xiàn)旅游消費,分享旅游體驗,記錄旅游經(jīng)歷。因此,網(wǎng)絡上積累了海量以自然語言文本為載體的網(wǎng)絡游記。這些游記中包含了豐富旅游者行為信息,為研究旅游者偏好提供了新的途徑。如何準確、高效地對網(wǎng)絡游記文本中蘊含的信息進行挖掘,成為實現(xiàn)基于網(wǎng)絡游記研究旅游者偏好這一新途徑的核心問題。本研究即是圍繞該問題展開,其主要研究內(nèi)容如下:（1）研究適合網(wǎng)絡游記數(shù)據(jù)的爬蟲策略及網(wǎng)絡游記數(shù)據(jù)預處理方法;（2）基于文本挖掘相關(guān)理論,構(gòu)建旅游者偏好模型;（3）根據(jù)所構(gòu)建的偏好模型,以三亞旅游者的游記數(shù)據(jù)為例進行實例研究,挖掘赴三亞國內(nèi)游客偏好,為三亞市旅游業(yè)發(fā)展提供建議。傳統(tǒng)的旅游者偏好研究主要通過問卷獲取旅游者行為數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)獲取成本高,且數(shù)據(jù)的客觀性不強,量級有限。本文通過網(wǎng)絡上積累的海量富含旅游者行為信息的網(wǎng)絡游記數(shù)據(jù),將文本挖掘相關(guān)理論引入到旅游者偏好的研究中,為準確、... 

【文章來源】：海南大學海南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１技術(shù)路線圖??Ｆｉｇ．?１?Ｔｈｅ?ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?ｒｏａｄｍａｐ??１．５本文創(chuàng)新點??（１）結(jié)合網(wǎng)絡游記文本數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，改進現(xiàn)有的數(shù)據(jù)爬蟲程序，使其更適??合爬取文本數(shù)據(jù)方面

圖２網(wǎng)絡爬蟲基本結(jié)構(gòu)圖??Ｆｉｇ．２Ｗｅｂ?ｃｒａｗｌｅｒ?ｂａｓｉｃ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｄｉａｇｒａｍ??網(wǎng)絡爬蟲可根據(jù)自身結(jié)構(gòu)及作用分為三種類型：聚焦網(wǎng)絡爬蟲和增量式網(wǎng)??絡爬蟲，通用網(wǎng)絡爬蟲。??通用網(wǎng)絡爬蟲（Ｇｅｎｅｒａｌ?Ｐｕｒｐｏｓｅ?Ｗｅｂ?Ｃｒａｗｌｅｒ）又被稱為全網(wǎng)爬蟲（Ｓｃａｌａｂｌｅ??Ｗｅｂ?Ｃｒａｗｌｅｒ），主要應用于搜索引擎爬取整個互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)。由于爬取量??巨大，通用網(wǎng)絡爬蟲需要對爬取速度和存儲空間要求很高，通常采用分布式爬??取。??聚焦網(wǎng)絡爬蟲（Ｆｏｃｕｓｅｄ?Ｗｅｂ?Ｃｒａｗｌｅｒ）又被稱為主題網(wǎng)絡爬蟲（Ｔｏｐｉｃａｌ??Ｗｅｂ?Ｃｒａｗｌｅｒ）。聚焦網(wǎng)絡爬蟲是選擇性地進行網(wǎng)絡爬蟲，在實施網(wǎng)頁爬取時要??進行主題篩選，盡量保證只爬取與主題相關(guān)的網(wǎng)頁信息。和通用網(wǎng)絡爬蟲相比，??聚焦網(wǎng)絡只需爬行與主題相關(guān)的頁面，極大得降低了硬件成木和網(wǎng)絡資源，聚??焦網(wǎng)絡爬蟲爬取到的網(wǎng)頁相對較少，可以在較短時間內(nèi)對網(wǎng)頁執(zhí)行更新操作，??適合爬取與特定主題有關(guān)的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，很好的滿足了特定人群對特定領(lǐng)域的信??息要求。??

圖３具有社區(qū)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡示意圖??Ｆｉｇ．３Ｎｅｔｗｏｒｋ?ｄｉａｇｒａｍ?ｗｉｔｈ?ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ??社區(qū)發(fā)現(xiàn)作為復雜網(wǎng)絡分析中的熱點研宂問題具有非常廣泛的應用價值。??它對了解系統(tǒng)的行為和個體的屬性起著重要作用，為人們理解網(wǎng)絡拓撲和功能??結(jié)構(gòu)提供幫助，為利用和改造網(wǎng)絡提供支持。本文利用游記文本數(shù)據(jù)構(gòu)建復雜??網(wǎng)絡，通過社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術(shù)對游記文本中的偏好信息進行挖掘。??３．?４情感分析技術(shù)??情感分析也稱意見挖掘或觀點挖掘（ｏｐｉｎｉｏｎ?ｍｉｎｉｎｇ），本質(zhì)上是語義理解??的問題，主要是基于用戶評論信息來分析出用戶對某個特定事物的觀點、看法、??情感傾向以及情感色彩。目前，文本情感分析技術(shù)主要可以分為基于規(guī)則的情??感分析、基于統(tǒng)計機器學習的情感分析、基于深度學習的情感分析三大類。??基于規(guī)則的情感分析是利用對應領(lǐng)域的情感詞典中的詞語來匹配句子中的??情感詞，然后通過累加情感詞的情感強度值來確定文本的總體情感傾向。此類??方法的優(yōu)點是簡單高效，缺點是可拓展性不強，受到領(lǐng)域知識、句式搭配、語??

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2985310