基于游客評論的雪場經(jīng)營影響因素的文本分析
發(fā)布時間:2022-01-06 14:59
隨著冬奧會進入“北京時間”和“3億人參與冰雪運動”目標(biāo)的不斷推進,中國冰雪旅游發(fā)展已然進入了快速發(fā)展的軌道,成為旅游產(chǎn)業(yè)中的一大新興產(chǎn)業(yè),而滑雪旅游作為冰雪旅游的核心項目之一,也在逐漸褪去“貴族運動”的外衣,逐漸受到更多人的關(guān)注,但與此同時,滑雪旅游需求的增加對我國滑雪場的發(fā)展與經(jīng)營水平也帶來了巨大的挑戰(zhàn)。游客作為滑雪旅游的體驗者,其評論包含了巨量的信息,可用于衡量我國滑雪場的發(fā)展與經(jīng)營水平,因此,利用文本挖掘技術(shù),從游客感知角度探究影響雪場經(jīng)營的因素具有重要意義。本文利用爬蟲技術(shù)爬取了攜程網(wǎng)、去哪網(wǎng)以及螞蜂窩網(wǎng)等三個品牌旅游網(wǎng)站上游客對于滑雪場的評論數(shù)據(jù),并運用詞頻分析、詞云分析、情感分析、語義網(wǎng)分析等文本挖掘技術(shù),基于游客的評論文本,從游客感知角度分析滑雪者對于雪場的整體感知形象及影響因素,再利用文本相似性算法對雪場進行分類,分析不同類別的滑雪場存在的共性問題,進而探究影響雪場經(jīng)營的因素,并針對目前雪場經(jīng)營過程中存在的問題提出合理性建議。首先,通過查閱官方數(shù)據(jù),本文從滑雪人次發(fā)展現(xiàn)狀以及滑雪場發(fā)展現(xiàn)狀兩個維度分析了我國滑雪產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀;其次,利用爬蟲技術(shù)對滑雪場的評論數(shù)據(jù)進行了采...
【文章來源】:河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)河北省
【文章頁數(shù)】:68 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
技術(shù)路線
河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)碩士學(xué)位論文103我國滑雪產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析根據(jù)《中國冰雪旅游消費大數(shù)據(jù)報告(2019)》顯示,2017年至2018年冰雪季我國冰雪旅游人數(shù)總計達到1.97億人次,冰雪旅游收入總共合計3300億元,同比增長大約為16%與22%。滑雪作為冰雪旅游活動的核心項目之一,其發(fā)展已然正式進入了快車道。本文主要從我國滑雪人次、滑雪場的發(fā)展現(xiàn)狀兩方面分析我國滑雪產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀。3.1我國滑雪人次及需求現(xiàn)狀分析3.1.1滑雪人次現(xiàn)狀分析根據(jù)《冰雪藍皮書:中國滑雪產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告(2018)》。藍皮書顯示,目前全球滑雪人次達4億,滑雪人群1.3億,而中國已然成為世界上最大的初級滑雪者市常圖2中國雪場滑雪人次以及滑雪者數(shù)量注:數(shù)據(jù)來源與《中國滑雪產(chǎn)業(yè)白皮書(2018年度報告)》根據(jù)上圖我2008年至2018年的滑雪人次統(tǒng)計情況,可以看出10年來,我國每年的滑雪人次始終呈上升趨勢,尤其是2015年成功獲得2022年冬奧會舉辦權(quán)后,滑雪人次的增長趨勢更為明顯,滑雪者數(shù)量要不斷增加,截止到2018年我國雪場滑雪人次已達到1970萬,滑雪者數(shù)量已達到1320萬人,但對比兩者數(shù)量可以看出,2018年我國人均滑雪次數(shù)約為1.49次,說明目前中國滑雪者多為初級體驗性滑雪者,即中國的滑雪旅游市場目前仍處于初級發(fā)展階段,市場發(fā)展?jié)摿薮蟆?
基于游客評論的雪場經(jīng)營影響因素的文本分析113.1.2滑雪者需求分析本文利用百度搜索引擎,通過用戶搜索行為來反應(yīng)用戶的滑雪需求,借助百度指數(shù)統(tǒng)計2018年10月1日至2019年10月1日期間,以“滑雪”為關(guān)鍵字進行搜索行為的用戶,下圖為搜索量前十名的省份。圖3“滑雪”搜索量前十名省份如圖3所示,可以看出總用戶搜索量最高的為北京,且明顯高于其他省市;此外可以看出,廣東、江蘇、浙江等5個南方省份以“滑雪”為關(guān)鍵詞的搜索量位列前十名以內(nèi),說明南方省份的冰雪資源雖然相對比較匱乏,但對于滑雪運動的熱情比較高漲。3.2我國滑雪場發(fā)展現(xiàn)狀滑雪者數(shù)量的急劇增加對我國滑雪產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來了巨大的機遇,但與此同時,對于滑雪場的數(shù)量及質(zhì)量也提出了更高的要求。本文主要從滑雪者數(shù)量、分布、類別、以及魔毯、壓雪機等雪場設(shè)備情況分析我國滑雪場的發(fā)展現(xiàn)狀。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于網(wǎng)絡(luò)文本分析的游客滿意度影響因素分析[J]. 趙春艷,陳美愛. 統(tǒng)計與決策. 2019(13)
[2]旅游特色小鎮(zhèn)游客感知形象與投射形象對比研究[J]. 司瑞杰. 商業(yè)經(jīng)濟. 2019(06)
[3]基于網(wǎng)絡(luò)文本分析的蘭州市旅游形象感知研究[J]. 嚴江平,林婷婷,李巍,張瑤瑤. 青海師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(01)
[4]基于網(wǎng)絡(luò)游記分析的度假型綜合體旅游體驗研究——以長白山國際度假區(qū)為例[J]. 李陽,劉文超,劉明菊,辛欣. 地域研究與開發(fā). 2019(01)
[5]基于網(wǎng)絡(luò)文本分析的杭州超山梅花節(jié)旅游形象感知研究[J]. 沈嘯,崔會平,張建國. 林業(yè)與生態(tài)科學(xué). 2019(01)
[6]城市旅游形象感知:基于西湖景區(qū)評論的可視化分析[J]. 汪曼,林華治. 浙江樹人大學(xué)學(xué)報(人文社會科學(xué)). 2018(06)
[7]旅游目的地形象感知分析及政府主導(dǎo)策略研究——以桂林市旅游為例[J]. 景秀麗,譚芳. 遼寧大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版). 2018(06)
[8]淺談大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于python的網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)[J]. 潘巧智,張磊. 網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用. 2018(05)
[9]基于Python的文本分析方法研究[J]. 李澤,古超,龍政. 電腦編程技巧與維護. 2018(04)
[10]基于知識圖譜的旅游利益相關(guān)者研究進展及創(chuàng)新分析[J]. 呂宛青,張冬,杜靖川. 資源開發(fā)與市場. 2018(04)
碩士論文
[1]基于短文本聚類的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)分析[D]. 李倩茹.天津理工大學(xué) 2019
[2]基于網(wǎng)絡(luò)文本的云南省景點熱度感知和共現(xiàn)效應(yīng)分析[D]. 文竹.云南財經(jīng)大學(xué) 2018
[3]內(nèi)蒙古中西部地區(qū)高山滑雪場的現(xiàn)狀及對策研究[D]. 李智超.西南交通大學(xué) 2018
[4]2022年北京冬奧會契機下哈爾濱市滑雪旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展研究[D]. 鄭涵予.內(nèi)蒙古師范大學(xué) 2018
[5]黑龍江省冰雪旅游業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及國際競爭力研究[D]. 吳楠楠.東北財經(jīng)大學(xué) 2017
[6]基于文本情感分析的混合型個性化推薦算法的研究[D]. 鄺云馨.東北財經(jīng)大學(xué) 2017
[7]基于文本挖掘的旅游文記個性化推薦技術(shù)的研究與實現(xiàn)[D]. 高佳美.遼寧大學(xué) 2017
[8]萬達長白山國際旅游度假區(qū)全域旅游建設(shè)問題研究[D]. 郭建華.吉林財經(jīng)大學(xué) 2017
[9]北京市旅游人群行為情感分析調(diào)研報告[D]. 辛虹安.首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué) 2017
[10]基于云計算的網(wǎng)絡(luò)輿情熱點發(fā)現(xiàn)研究[D]. 王宇.內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué) 2016
本文編號:3572664
【文章來源】:河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)河北省
【文章頁數(shù)】:68 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
技術(shù)路線
河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)碩士學(xué)位論文103我國滑雪產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析根據(jù)《中國冰雪旅游消費大數(shù)據(jù)報告(2019)》顯示,2017年至2018年冰雪季我國冰雪旅游人數(shù)總計達到1.97億人次,冰雪旅游收入總共合計3300億元,同比增長大約為16%與22%。滑雪作為冰雪旅游活動的核心項目之一,其發(fā)展已然正式進入了快車道。本文主要從我國滑雪人次、滑雪場的發(fā)展現(xiàn)狀兩方面分析我國滑雪產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀。3.1我國滑雪人次及需求現(xiàn)狀分析3.1.1滑雪人次現(xiàn)狀分析根據(jù)《冰雪藍皮書:中國滑雪產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告(2018)》。藍皮書顯示,目前全球滑雪人次達4億,滑雪人群1.3億,而中國已然成為世界上最大的初級滑雪者市常圖2中國雪場滑雪人次以及滑雪者數(shù)量注:數(shù)據(jù)來源與《中國滑雪產(chǎn)業(yè)白皮書(2018年度報告)》根據(jù)上圖我2008年至2018年的滑雪人次統(tǒng)計情況,可以看出10年來,我國每年的滑雪人次始終呈上升趨勢,尤其是2015年成功獲得2022年冬奧會舉辦權(quán)后,滑雪人次的增長趨勢更為明顯,滑雪者數(shù)量要不斷增加,截止到2018年我國雪場滑雪人次已達到1970萬,滑雪者數(shù)量已達到1320萬人,但對比兩者數(shù)量可以看出,2018年我國人均滑雪次數(shù)約為1.49次,說明目前中國滑雪者多為初級體驗性滑雪者,即中國的滑雪旅游市場目前仍處于初級發(fā)展階段,市場發(fā)展?jié)摿薮蟆?
基于游客評論的雪場經(jīng)營影響因素的文本分析113.1.2滑雪者需求分析本文利用百度搜索引擎,通過用戶搜索行為來反應(yīng)用戶的滑雪需求,借助百度指數(shù)統(tǒng)計2018年10月1日至2019年10月1日期間,以“滑雪”為關(guān)鍵字進行搜索行為的用戶,下圖為搜索量前十名的省份。圖3“滑雪”搜索量前十名省份如圖3所示,可以看出總用戶搜索量最高的為北京,且明顯高于其他省市;此外可以看出,廣東、江蘇、浙江等5個南方省份以“滑雪”為關(guān)鍵詞的搜索量位列前十名以內(nèi),說明南方省份的冰雪資源雖然相對比較匱乏,但對于滑雪運動的熱情比較高漲。3.2我國滑雪場發(fā)展現(xiàn)狀滑雪者數(shù)量的急劇增加對我國滑雪產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來了巨大的機遇,但與此同時,對于滑雪場的數(shù)量及質(zhì)量也提出了更高的要求。本文主要從滑雪者數(shù)量、分布、類別、以及魔毯、壓雪機等雪場設(shè)備情況分析我國滑雪場的發(fā)展現(xiàn)狀。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于網(wǎng)絡(luò)文本分析的游客滿意度影響因素分析[J]. 趙春艷,陳美愛. 統(tǒng)計與決策. 2019(13)
[2]旅游特色小鎮(zhèn)游客感知形象與投射形象對比研究[J]. 司瑞杰. 商業(yè)經(jīng)濟. 2019(06)
[3]基于網(wǎng)絡(luò)文本分析的蘭州市旅游形象感知研究[J]. 嚴江平,林婷婷,李巍,張瑤瑤. 青海師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(01)
[4]基于網(wǎng)絡(luò)游記分析的度假型綜合體旅游體驗研究——以長白山國際度假區(qū)為例[J]. 李陽,劉文超,劉明菊,辛欣. 地域研究與開發(fā). 2019(01)
[5]基于網(wǎng)絡(luò)文本分析的杭州超山梅花節(jié)旅游形象感知研究[J]. 沈嘯,崔會平,張建國. 林業(yè)與生態(tài)科學(xué). 2019(01)
[6]城市旅游形象感知:基于西湖景區(qū)評論的可視化分析[J]. 汪曼,林華治. 浙江樹人大學(xué)學(xué)報(人文社會科學(xué)). 2018(06)
[7]旅游目的地形象感知分析及政府主導(dǎo)策略研究——以桂林市旅游為例[J]. 景秀麗,譚芳. 遼寧大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版). 2018(06)
[8]淺談大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于python的網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)[J]. 潘巧智,張磊. 網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用. 2018(05)
[9]基于Python的文本分析方法研究[J]. 李澤,古超,龍政. 電腦編程技巧與維護. 2018(04)
[10]基于知識圖譜的旅游利益相關(guān)者研究進展及創(chuàng)新分析[J]. 呂宛青,張冬,杜靖川. 資源開發(fā)與市場. 2018(04)
碩士論文
[1]基于短文本聚類的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)分析[D]. 李倩茹.天津理工大學(xué) 2019
[2]基于網(wǎng)絡(luò)文本的云南省景點熱度感知和共現(xiàn)效應(yīng)分析[D]. 文竹.云南財經(jīng)大學(xué) 2018
[3]內(nèi)蒙古中西部地區(qū)高山滑雪場的現(xiàn)狀及對策研究[D]. 李智超.西南交通大學(xué) 2018
[4]2022年北京冬奧會契機下哈爾濱市滑雪旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展研究[D]. 鄭涵予.內(nèi)蒙古師范大學(xué) 2018
[5]黑龍江省冰雪旅游業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及國際競爭力研究[D]. 吳楠楠.東北財經(jīng)大學(xué) 2017
[6]基于文本情感分析的混合型個性化推薦算法的研究[D]. 鄺云馨.東北財經(jīng)大學(xué) 2017
[7]基于文本挖掘的旅游文記個性化推薦技術(shù)的研究與實現(xiàn)[D]. 高佳美.遼寧大學(xué) 2017
[8]萬達長白山國際旅游度假區(qū)全域旅游建設(shè)問題研究[D]. 郭建華.吉林財經(jīng)大學(xué) 2017
[9]北京市旅游人群行為情感分析調(diào)研報告[D]. 辛虹安.首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué) 2017
[10]基于云計算的網(wǎng)絡(luò)輿情熱點發(fā)現(xiàn)研究[D]. 王宇.內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué) 2016
本文編號:3572664
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