隨著信息技術(shù)發(fā)展和社交平臺(tái)多方面滲入,在線(xiàn)評(píng)論憑借真實(shí)客觀的優(yōu)點(diǎn)已成為商家和消費(fèi)者的主要信息來(lái)源。結(jié)合TF-IDF、K-means算法獲取酒店顧客滿(mǎn)意度影響因素;采用基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的分類(lèi)算法與百度自然語(yǔ)言處理API得出情感極性值;利用多元線(xiàn)性回歸建立滿(mǎn)意度評(píng)估模型,并將該模型應(yīng)用于"2019哈爾濱冰上冰雪嘉年華"期間754家酒店的滿(mǎn)意度分析中。研究結(jié)果表明:與現(xiàn)有酒店預(yù)訂平臺(tái)相比,該評(píng)價(jià)體系更加客觀全面,顧客對(duì)此階段的酒店總體滿(mǎn)意度中等偏上,單維度分析中,總體感受是顧客最為關(guān)注的問(wèn)題,但是酒店設(shè)施和衛(wèi)生環(huán)境等因素也會(huì)影響酒店顧客滿(mǎn)意度的提升。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2020,37(02)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引 言
1 相關(guān)研究
    1.1 酒店顧客滿(mǎn)意度測(cè)評(píng)體系
    1.2 酒店顧客滿(mǎn)意度相關(guān)研究
    1.3 情感分析的應(yīng)用
2 模型構(gòu)建
    2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理
    2.2 酒店顧客滿(mǎn)意度影響因素的確定
    2.3 酒店顧客滿(mǎn)意度影響因素情感得分的計(jì)算
    2.4 模型計(jì)算
        1) 情感得分按照5分制的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),sj為第j個(gè)二級(jí)影響因素的情感得分,如下所示:
        2) ωij為第i個(gè)一級(jí)影響因素下第j個(gè)二級(jí)影響因素測(cè)評(píng)指標(biāo)的權(quán)重,如下所示。
        3) ωi為一級(jí)顧客滿(mǎn)意度影響因素中第i個(gè)測(cè)評(píng)指標(biāo)的權(quán)重,如下所示:
3 實(shí) 驗(yàn)
    3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
4 結(jié) 語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于文本情感分析的共享單車(chē)用戶(hù)滿(mǎn)意度研究[J]. 冒小棟,范濤.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2019(01)
[2]基于美團(tuán)外賣(mài)用戶(hù)在線(xiàn)評(píng)論的情感分析研究[J]. 王升盈.  現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè). 2018(23)
[3]移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)背景下影響經(jīng)濟(jì)型酒店顧客滿(mǎn)意度的因素分析[J]. 何紀(jì)翔,馬曉琳.  開(kāi)封教育學(xué)院學(xué)報(bào). 2018(03)
[4]酒店網(wǎng)上預(yù)訂系統(tǒng)的顧客滿(mǎn)意度研究[J]. 周海磊.  南方企業(yè)家. 2018(01)
[5]基于景點(diǎn)在線(xiàn)評(píng)論文本的游客關(guān)注度和情感分析[J]. 王少兵,吳升.  貴州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(06)
[6]高星級(jí)酒店顧客滿(mǎn)意度影響因素及二維比較研究[J]. 詹琳.  求索. 2016(09)



本文編號(hào)：3200381