基于自媒體的旅游信息挖掘與可視化研究
發(fā)布時間:2021-02-12 09:09
“自媒體”是近十余年來隨著Web技術(shù)、移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和智能終端等的發(fā)展而新興的一個概念,它是平民大眾作為傳播者將自己的知識、觀點、信息等傳遞給其他受眾的一種自主化的新傳播方式。“自媒體”具有平民化、門檻低、傳播快、交互性強的特點,在線自媒體旅游信息具有很大的挖掘價值和應(yīng)用價值。在自助游成為旅游主流形式的大背景下,游客大多會選擇自由行的旅行方式,在旅游行為結(jié)束之后多數(shù)游客會在旅游門戶網(wǎng)站的交互模塊上分享自己的旅游經(jīng)歷,導(dǎo)致以“自媒體”形式出現(xiàn)的各種在線旅游信息呈爆炸式增長。基于自媒體的在線旅游門戶網(wǎng)站上包含的旅游信息種類眾多,包括景點及其屬性信息、景點的各種點評數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)游記、旅游問答數(shù)據(jù)等,而每一種類型的旅游數(shù)據(jù)又包含了多種類型的屬性信息,例如,時間信息、文本內(nèi)容信息等。然而,激增的在線旅游信息對自助游客、旅游從業(yè)人員等并不是一個好的現(xiàn)狀,這對他們來說是信息“過載”。如何從海量的自媒體在線旅游信息中挖掘出有用的旅游信息點,從多個維度挖掘這些信息,使這部分信息得到有效利用是旅游信息挖掘的重要價值。計算機信息技術(shù)和圖形、圖像處理技術(shù)的發(fā)展也改變了傳統(tǒng)的可視化方式,使得現(xiàn)代可視化技術(shù)有了巨大...
【文章來源】:上海師范大學(xué)上海市
【文章頁數(shù)】:95 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
知網(wǎng)上有關(guān)自媒體相關(guān)研究的文獻數(shù)量和年份關(guān)系圖
論文技術(shù)路線圖
圖 2-1 連續(xù)詞袋模型圖一層為輸入層(Input),某一中心詞 w(t)周圍連續(xù)上下文具有 n-1 個詞 n=5,則 w(t)前后兩個詞 w(t-2)、w(t-1)和 w(t-+1、w(t+2)分別對應(yīng)相應(yīng)的(t-2)、Vw(t-1)、Vw(t+1)、Vw(t+2)。第二層為隱藏層(projection),是一個藏層映射的過程:pro(t)=v(w(t-2))+v(w(t-1))+v(w(t+1))+v(w(t+2)),v w(t-2)的向量,其他的以此類推。第三層為輸出層(Output),是一輸出層的過程。 文本分類模型本分類模型主要包括兩種:一種是有監(jiān)督學(xué)習(xí)過程的,另一種是無的。有監(jiān)督指導(dǎo)學(xué)習(xí)過程的是人為的利用訓(xùn)練場來建立帶有參數(shù)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)過程的,它不需要傳入訓(xùn)練參數(shù),但是需要定義任務(wù)事項要介紹有監(jiān)督的分類模型,常用的兩種分類模型為:人工神經(jīng)網(wǎng)-Propagation)、支持向量機模型(Support Vector Machine,SVM)、K
【參考文獻】:
期刊論文
[1]中華人民共和國2017年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報[J]. 中國統(tǒng)計. 2018(03)
[2]國內(nèi)外城市智慧旅游服務(wù)中的信息可視化應(yīng)用現(xiàn)狀[J]. 過園園,臧小鹿. 科技經(jīng)濟導(dǎo)刊. 2017(34)
[3]基于在線評論的用戶畫像研究——以攜程酒店為例[J]. 單曉紅,張曉月,劉曉燕. 情報理論與實踐. 2018(04)
[4]現(xiàn)代城市智慧旅游服務(wù)的需求及運用信息可視化設(shè)計的對策研究[J]. 過園園,樊偉,過宏雷. 工業(yè)設(shè)計. 2017(10)
[5]基于百科大數(shù)據(jù)的旅游景點推薦系統(tǒng)應(yīng)用研究[J]. 尹書華,傅城州. 旅游論壇. 2017(03)
[6]基于UGC文本挖掘的游客目的地選擇信息研究——以攜程蜜月游記為例[J]. 吳恒,陳燕翎. 情報科學(xué). 2017(01)
[7]自助游客感知的智慧旅游模型框架構(gòu)建與實證研究[J]. 張海鷗. 東南學(xué)術(shù). 2017(01)
[8]2003-2014年中美自媒體研究和比較分析——基于數(shù)據(jù)挖掘的視角[J]. 陳憲奎,劉玉書. 新聞與傳播研究. 2015(03)
[9]淺析中文分詞方法[J]. 彭琦,俞春強. 信息通信. 2015(03)
[10]HTML5中的Canvas繪圖研究[J]. 龔麗. 軟件導(dǎo)刊. 2014(04)
碩士論文
[1]基于眾源地理數(shù)據(jù)的熱門旅游路線推薦算法及實證研究[D]. 陳旭.上海師范大學(xué) 2018
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘的移動通信用戶行為分析技術(shù)研究[D]. 李翌雯.北京郵電大學(xué) 2018
[3]基于時空關(guān)聯(lián)規(guī)則的標(biāo)繪數(shù)據(jù)挖掘研究[D]. 許思瑩.杭州師范大學(xué) 2015
[4]基于webGL的交互繪制應(yīng)用研究[D]. 龔旭超.浙江大學(xué) 2015
[5]基于Google Earth的武夷山景區(qū)三維可視化系統(tǒng)開發(fā)[D]. 干珍珍.福州大學(xué) 2014
[6]三維地震數(shù)據(jù)可視化的研究與實現(xiàn)[D]. 王昌平.吉林大學(xué) 2014
[7]基于Web的實體信息提取和搜索研究[D]. 周安林.電子科技大學(xué) 2014
[8]大數(shù)據(jù)時代背景下的數(shù)據(jù)可視化概念研究[D]. 曾悠.浙江大學(xué) 2014
[9]基于站點地圖的可視化研究及交互設(shè)計應(yīng)用[D]. 吳靜.湖南大學(xué) 2012
[10]互聯(lián)網(wǎng)旅游信息挖掘和展示技術(shù)研究[D]. 吳斌煒.浙江大學(xué) 2011
本文編號:3030612
【文章來源】:上海師范大學(xué)上海市
【文章頁數(shù)】:95 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
知網(wǎng)上有關(guān)自媒體相關(guān)研究的文獻數(shù)量和年份關(guān)系圖
論文技術(shù)路線圖
圖 2-1 連續(xù)詞袋模型圖一層為輸入層(Input),某一中心詞 w(t)周圍連續(xù)上下文具有 n-1 個詞 n=5,則 w(t)前后兩個詞 w(t-2)、w(t-1)和 w(t-+1、w(t+2)分別對應(yīng)相應(yīng)的(t-2)、Vw(t-1)、Vw(t+1)、Vw(t+2)。第二層為隱藏層(projection),是一個藏層映射的過程:pro(t)=v(w(t-2))+v(w(t-1))+v(w(t+1))+v(w(t+2)),v w(t-2)的向量,其他的以此類推。第三層為輸出層(Output),是一輸出層的過程。 文本分類模型本分類模型主要包括兩種:一種是有監(jiān)督學(xué)習(xí)過程的,另一種是無的。有監(jiān)督指導(dǎo)學(xué)習(xí)過程的是人為的利用訓(xùn)練場來建立帶有參數(shù)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)過程的,它不需要傳入訓(xùn)練參數(shù),但是需要定義任務(wù)事項要介紹有監(jiān)督的分類模型,常用的兩種分類模型為:人工神經(jīng)網(wǎng)-Propagation)、支持向量機模型(Support Vector Machine,SVM)、K
【參考文獻】:
期刊論文
[1]中華人民共和國2017年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報[J]. 中國統(tǒng)計. 2018(03)
[2]國內(nèi)外城市智慧旅游服務(wù)中的信息可視化應(yīng)用現(xiàn)狀[J]. 過園園,臧小鹿. 科技經(jīng)濟導(dǎo)刊. 2017(34)
[3]基于在線評論的用戶畫像研究——以攜程酒店為例[J]. 單曉紅,張曉月,劉曉燕. 情報理論與實踐. 2018(04)
[4]現(xiàn)代城市智慧旅游服務(wù)的需求及運用信息可視化設(shè)計的對策研究[J]. 過園園,樊偉,過宏雷. 工業(yè)設(shè)計. 2017(10)
[5]基于百科大數(shù)據(jù)的旅游景點推薦系統(tǒng)應(yīng)用研究[J]. 尹書華,傅城州. 旅游論壇. 2017(03)
[6]基于UGC文本挖掘的游客目的地選擇信息研究——以攜程蜜月游記為例[J]. 吳恒,陳燕翎. 情報科學(xué). 2017(01)
[7]自助游客感知的智慧旅游模型框架構(gòu)建與實證研究[J]. 張海鷗. 東南學(xué)術(shù). 2017(01)
[8]2003-2014年中美自媒體研究和比較分析——基于數(shù)據(jù)挖掘的視角[J]. 陳憲奎,劉玉書. 新聞與傳播研究. 2015(03)
[9]淺析中文分詞方法[J]. 彭琦,俞春強. 信息通信. 2015(03)
[10]HTML5中的Canvas繪圖研究[J]. 龔麗. 軟件導(dǎo)刊. 2014(04)
碩士論文
[1]基于眾源地理數(shù)據(jù)的熱門旅游路線推薦算法及實證研究[D]. 陳旭.上海師范大學(xué) 2018
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘的移動通信用戶行為分析技術(shù)研究[D]. 李翌雯.北京郵電大學(xué) 2018
[3]基于時空關(guān)聯(lián)規(guī)則的標(biāo)繪數(shù)據(jù)挖掘研究[D]. 許思瑩.杭州師范大學(xué) 2015
[4]基于webGL的交互繪制應(yīng)用研究[D]. 龔旭超.浙江大學(xué) 2015
[5]基于Google Earth的武夷山景區(qū)三維可視化系統(tǒng)開發(fā)[D]. 干珍珍.福州大學(xué) 2014
[6]三維地震數(shù)據(jù)可視化的研究與實現(xiàn)[D]. 王昌平.吉林大學(xué) 2014
[7]基于Web的實體信息提取和搜索研究[D]. 周安林.電子科技大學(xué) 2014
[8]大數(shù)據(jù)時代背景下的數(shù)據(jù)可視化概念研究[D]. 曾悠.浙江大學(xué) 2014
[9]基于站點地圖的可視化研究及交互設(shè)計應(yīng)用[D]. 吳靜.湖南大學(xué) 2012
[10]互聯(lián)網(wǎng)旅游信息挖掘和展示技術(shù)研究[D]. 吳斌煒.浙江大學(xué) 2011
本文編號:3030612
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