基于文本挖掘的个性化旅游偏好特征属性分析

摘要：

本文利用网络爬虫技术爬取个人游记、评论等信息作为初始文本,进行分词、文本过滤等预处理,将复杂网络理论应用于文本挖掘技术,提取文本中主题的关键词,从而进行分类处理得出个人旅游偏好的特征属性,最后采用TOPSIS方法,利用特征属性对下一个备选目的地进行选择排序.本文从蚂蜂窝、同程旅游、携程等旅游网站中随机挑选一位博主,进行旅游偏好特征属性分析,再以桂林各大景点为例,获取满足该博主个人偏好的下一个目的地.对旅游产品企业及旅游部门而言,应用这一技术,可以了解用户需求,提供个性化服务;加强互动,重视口碑营销,形成品牌效应;同时,合理把控资金投入,完成针对性整改,规范旅游市场.

关键词：关键词提取、复杂网络、数据挖掘、TOPSIS法

分类号：TP391.1;F272(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西自然科学基金项目“社交网络中营销行为的传播机制与效用研究”2014GXNSFBA118287;广西教育厅一般项目“社交网络营销对消费者网络购物决策的影响研究”KY2015YB114;广西研究生教育创新计划资助项目“智能化旅游推荐系统相关问题研究”2016YJCX57

在线出版日期：2018-02-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：129-133