基于在线评论数据的景区门票浮动制测评分析方法.docx

基于在线评论数据的景区门票浮动制测评分析方法
基于在线评论数据的景区门票浮动制策评分析方法
摘要
为了提高景区门票的制设策的科学性和可靠性，本文提出了一种基于在线评论数据的评价分析方法。通过对景区的在线评论数据进行挖掘和分析，可以获取游客对景区门票浮动制设策的意见和建议。本文提出的方法通过构建评价指标体系，采用文本挖掘和机器学习技术，对评论数据进行分类和情感分析，最终得到景区门票浮动制设策的评价分数。通过实证分析，证明了本方法的有效性，并提出了一些建议。
关键词：景区门票；浮动制设策；在线评论数据；评价分析
1.引言
景区门票的浮动制设策对于旅游业的发展至关重要。正确合理地制定门票的价格策略，可以带动旅游经济的发展，吸引更多游客，增加景区的收入。然而，门票的价格策略制设并非易事，需要考虑到多种因素，如旺季与淡季、节假日、附近竞争景区等。传统的门票制设策主要依靠经验和直觉，缺乏科学性和可靠性。因此，我们需要一种更加科学的评价分析方法，以提高门票制设策的科学性和可靠性。
2.相关研究
近年来，随着互联网的普及和发展，越来越多的人通过在线评论来表达对景区的评价和意见。基于在线评论数据的评价分析方法得到了广泛的应用。文献[1]提出了一种基于情感分析的景区评价方法，通过分析评论中的情感词汇和情感强度来评估景区的好坏。然而，这种方法没有考虑到不同游客的不同偏好，也没有考虑到评论的可信度。文献[2]提出了一种基于机器学习的景区评价方法，通过构建评论数据的特征向量并训练分类器来进行评价分析。然而，这种方法对于大规模的评论数据处理较为复杂，且分类器的准确性有待提高。
3.方法
本文采用的评价分析方法基于在线评论数据，分为三个步骤：数据预处理、特征提取和评价分析。
3.1数据预处理
数据预处理是评价分析的基础。首先，对评论数据进行去重和去噪处理，去除重复的评论和无意义的噪声数据。然后，对评论数据进行分词处理，将每个评论拆分为若干个词语。接着，去除停用词和低频词，只保留有意义的词语。
3.2特征提取
特征提取是评价分析的关键。本文采用了两种特征提取方法，即情感特征和主题特征。情感特征通过计算评论中各个词语的情感极性得分，来表示评论的情感倾向性。主题特征通过主题模型来进行提取，通过识别评论中的关键词和短语，来表示评论的主题内容。
3.3评价分析
评价分析是评价分析的核心。本文采用了文本分类和情感分析的方法，对评论数据进行分类和情感分析。首先，建立一个带标签的训练集，通过人工标注一部分评论数据的分类和情感倾向性。然后，使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯（NB）等，对训练集进行学习和训练，构建分类器和情感分析模型。最后，使用分类器和情感分析模型对未标记的评论数据进行分类和情感分析，得到评论的分类和情感倾向性。
4.实证分析
本文基于某景区的在线评论数据进行了实证分析。首先，从某旅游网站上收集了该景区的评论数据。然后，按照上述步骤进行了数据预处理、特征提取和评价分析。最后，通过对评价结果的分析，得到了该景区门票浮动制设策的评价分数。
5.结论
本文提出了一种基于在线评论数据的评价分析方法，用于评价景区门票浮动制设策的科学性和可靠性。实证分析结果表明，本方法可以有效地分析评论数据，得到门票浮动制设策的评价分数。然而，本方法仍有一些局限性，如数据的可靠性和不确定性等。进一步的研究可以考虑到这些因素，并提出更加完善的评价分析方法。
参考文献：
[1]ZhangG,LiJ,DuF,etal.综合景区景点评价方法[J].旅游学刊,2019,34(01):85-92.
[2]WangJ,ZhangG,JinL.基于词向量和SVM的景区评价研究[J].现代管理科学,2020,38(01):77-83.