論文通過建立基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型和包含兩級特征維度的旅游地意象感知研究框架,將LDA主題模型用于旅游微博文本分析,以特征維度半定量刻畫旅游地意象感知特征,減少LDA主題凝練的主觀性,幫助研究者在特定維度框架約束下準(zhǔn)確、客觀地提取旅游地意象特征。麗江古城案例證明,一級特征維度可以完整勾勒出麗江古城意象感知的基本框架,包括以聚落形態(tài)、音樂意境、標(biāo)志人物、休閑空間和納西美食為核心的5組空間與景觀元素,深度旅游者、城市居民、年輕人、女孩子4類人群的特殊感知體驗,及旅游者與環(huán)境要素的不同互動特征;二級特征維度進(jìn)一步精細(xì)解讀麗江古城的意象感知特征,表現(xiàn)為麗江古城慢活性、夜生活和浪漫之都的文化意象、旅游者對地方文化與現(xiàn)代風(fēng)情融合的凝視與體驗等。結(jié)合特征維度的LDA模型,準(zhǔn)確構(gòu)建了意象基本框架,成功刻畫了麗江古城的形象及精細(xì)特征,并能進(jìn)一步解析意象的形成機(jī)制,為旅游地意象感知研究提供了新視角,有助于深度解讀意象形成的地方意義,厘清認(rèn)知、情感和行為意象間的關(guān)系。 

【文章來源】：地理科學(xué)進(jìn)展. 2020年04期 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：13 頁

【部分圖文】：

意象感知基本結(jié)構(gòu)與特征維度的關(guān)系概念圖

本文綜合利用LDA模型和結(jié)果主題詞語的特征維度，設(shè)計了旅游地意象感知的基本研究框架，用于分析提煉游客對旅游地的意象感知特征(圖2)。首先，通過LDA模型對預(yù)處理后的旅游位置微博文本進(jìn)行主題提取，將大量文本聚類為若干主題。第二，將構(gòu)成每個主題的高概率特征詞劃分不同層次特征維度。第三，根據(jù)不同維度的特征詞累積概率特征，確定每個主題的一、二級主導(dǎo)特征維度。第四，以每個主題的主導(dǎo)維度確定該主題表征的核心意象特征：一級維度決定意象基本框架，二級維度刻畫意象特征細(xì)節(jié)。第五，根據(jù)各個主題的兩級主導(dǎo)維度結(jié)構(gòu)特征確定主題間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，根據(jù)每個主題的高概率特征詞之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系(例如文本共現(xiàn)關(guān)系等)，從認(rèn)知意象、行為意象和情感意象3個方面提煉旅游地整體意象特征。2 實證研究

由于二級特征維度需要精細(xì)刻畫旅游地意象特征，為了進(jìn)一步減小基于主導(dǎo)維度提取意象特征時的主觀性，本文又引入了特征詞共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)方法，定量描述每個主題包含的高概率特征詞在微博文本中共同出現(xiàn)的次數(shù)，以發(fā)現(xiàn)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的中心和特征詞共現(xiàn)規(guī)律。特征詞共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是主題內(nèi)部特征詞語義關(guān)系結(jié)構(gòu)的細(xì)化表達(dá)。9個代表性主題高概率特征詞的共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)如圖4所示。3.2.1 單維度主導(dǎo)型主題呈現(xiàn)的意象特征

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2950782