天堂国产午夜亚洲专区-少妇人妻综合久久蜜臀-国产成人户外露出视频在线-国产91传媒一区二区三区

當前位置:主頁 > 科技論文 > 路橋論文 >

基于領域本體的郵輪旅游在線評論挖掘研究

發(fā)布時間:2021-06-21 17:22
  互聯(lián)網(wǎng)的深入發(fā)展改變了消費者的行為習慣,線上消費與用戶評論成為消費者的普遍行為。線上用戶評論海量增長,用戶通過評論表達對事物的看法和自身的情感,這為自然語言處理的發(fā)展提供了肥沃的土壤。隨著自然語言處理的不斷發(fā)展,評論挖掘技術日益成熟。為挖掘用戶評論情感,明確用戶消費側(cè)重點,亟需對用戶在線評論進行分析與挖掘。用戶在線評論涉及領域全面,覆蓋面廣,其中旅游領域較為特殊,不同于其他有形產(chǎn)品,旅游屬于服務產(chǎn)品。尤其是郵輪旅游,消費群體小,面向中高端人群,其用戶評價通過調(diào)查法等原始方法較難獲取,故其用戶線上評價就顯得彌足珍貴。因此,本文梳理在線評論挖掘方法,構建了在線評論挖掘模型,并將其應用于郵輪旅游領域,以明確郵輪旅游領域用戶評價情感,在理論方法和應用實踐方面都有重要意義。本文基于領域本體構建郵輪旅游在線評論挖掘模型,首先進行領域本體的構建以明確研究領域范圍,并提高最終情感分析結果的準確率。采用七步法構建領域本體,確定領域范疇和復用可能性、明確領域概念詞和術語、定義類及層次結構、定義屬性及其分面和確定實例,最終得到領域本體層級結構圖以及類和實例。其次進行情感詞典的構建,情感詞典分為三個部分,分別... 

【文章來源】:河南工業(yè)大學河南省

【文章頁數(shù)】:59 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于領域本體的郵輪旅游在線評論挖掘研究


部分分詞結果

層次結構圖,樹結構,本體,概念


232.3.5創(chuàng)建實例在上述環(huán)節(jié)中創(chuàng)建了領域本體中的概念層和關系層,繼續(xù)進行實例的添加。在概念層中,每個概念都擁有多個實例,如娛樂設施有棋牌室、史皮卡購物大道、SPA中心、蝴蝶夫人廣嘗游泳池、會議室、尤文圖斯俱樂部場所、網(wǎng)絡圖書館等;娛樂表演有卡魯索大劇院、雜技等。添加實例后,郵輪旅游領域本體架構構建完成,現(xiàn)采用protege4.0.1對郵輪旅游領域本體進行構建。本體概念樹結構如圖所示。基于特征的郵輪旅游領域本體構建完畢。圖8部分本體概念樹結構2.4本章小結本章運用七步法構建了郵輪旅游領域本體,首先確定本體的專業(yè)領域和范疇,其次考查復用現(xiàn)有本體的可能性,接著通過借鑒《中國分類主題詞表》和攜程網(wǎng)詳情頁列出本體中重要術語,隨后定義類及其等級體系、定義類的屬性和定義屬性的分面,最后創(chuàng)建實例。最終得到領域本體層次結構圖與相關類和實例,并通過protege4.0.1領域本體的可視化。

【參考文獻】:
期刊論文
[1]面向微博商品評論的情感標簽抽取研究[J]. 李博誠,張云秋,楊鎧西.  數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn). 2019(09)
[2]基于深度學習和遷移學習的領域自適應中文分詞[J]. 成于思,施云濤.  中文信息學報. 2019(09)
[3]中國郵輪游客的出游限制與行為意向研究[J]. 孫曉東,徐美華,侯雅婷.  旅游科學. 2019(04)
[4]面向智能應用的領域本體構建研究——以反電話詐騙領域為例[J]. 鄧詩琦,洪亮.  數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn). 2019(07)
[5]基于Python語言的中文分詞技術的研究[J]. 祝永志,荊靜.  通信技術. 2019(07)
[6]基于詞間距和點互信息的影評情感詞庫構建[J]. 王僑云,朱廣麗,張順香.  阜陽師范學院學報(自然科學版). 2019(02)
[7]面向用戶評論的關鍵詞抽取研究——以美團為例[J]. 張震,曾金.  數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn). 2019(03)
[8]基于京東商城評價數(shù)據(jù)的在線商品好評、中評、差評比較研究[J]. 楊東紅,吳邦安,陳天鵬,薛紅燕.  情報科學. 2019(02)
[9]在線評論中基于動態(tài)窗口提取特征觀點對的產(chǎn)品推薦模型[J]. 郝玫,馬建峰.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2018(09)
[10]基于本體的全域旅游信息平臺[J]. 李艷,趙玉霞.  系統(tǒng)仿真技術. 2018(03)

碩士論文
[1]基于改進情感詞典的在線旅游評論文本情感分類研究[D]. 毛超群.浙江工商大學 2018
[2]基于體驗視角的我國郵輪旅游產(chǎn)品開發(fā)策略研究[D]. 畢雯娟.山東師范大學 2017
[3]基于情感分析的評論挖掘技術研究[D]. 雷小惠.東南大學 2017
[4]基于特征本體和情感詞典的微博產(chǎn)品評論情感分析[D]. 蘭玉婷.武漢大學 2017
[5]B2C網(wǎng)站商品評論挖掘技術的研究[D]. 李杏杏.北京交通大學 2014



本文編號:3241089

資料下載
論文發(fā)表

本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/daoluqiaoliang/3241089.html


Copyright(c)文論論文網(wǎng)All Rights Reserved | 網(wǎng)站地圖 |

版權申明:資料由用戶e450a***提供,本站僅收錄摘要或目錄,作者需要刪除請E-mail郵箱bigeng88@qq.com