基于文本分类的游客满意度分析1

《基于文本分类的游客满意度分析》是一篇深入探讨如何运用现代信息技术进行游客满意度评估的研究文章。随着“互联网+旅游”模式的兴起，游客在网上留下的评论已成为衡量旅游服务质量的重要依据。通过对这些评论进行文本分析，可以为景区规划、旅游管理等提供科学的数据支持。 文章首先介绍了研究背景和意义，强调了在信息化时代，利用文本挖掘技术提升旅游服务质量的重要性。文献综述部分，作者回顾了文本分类、LDA主题模型等相关领域的研究进展，为后续的方法选择和实证分析奠定了基础。 在相关理论和技术部分，文章详细阐述了中文文本情感分类的过程，包括文本预处理（如清洗、分词、去除停用词）以及数据的统计特征描述。接着，作者介绍了LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型，这是一种用于发现文本隐藏主题的统计建模方法，能够从大量文本中抽取出关键主题。通过LDA，作者在4000条游客评论中识别出了预定服务、旅游景点、旅游体验和导游评价四大主题，并提取出与这些主题相关的特征词。 在实证研究阶段，文章使用Python编程语言构建了多种机器学习和深度学习模型，包括朴素贝叶斯、K近邻、随机森林、决策树、逻辑回归、支持向量机和卷积神经网络。通过比较各种模型的准确率、召回率和F1值，得出卷积神经网络在游客满意度分类中的表现最优，而K近邻分类效果最不理想。这表明深度学习模型在特征提取上的优势，它能从更多角度和维度捕捉信息，减少高频无意义词汇对分类结果的影响。 作者提出深度学习模型相对于传统机器学习模型的优势，并开发了名为“旅评”的旅客满意度评价分析网站，提供直观且便捷的旅游数据分析服务。所有代码和原始数据都上传至GitHub，推动了数据分析的实践应用，为旅游行业及相关管理部门提供了新的数据获取和分析途径。 这篇研究揭示了如何运用现代信息技术，尤其是机器学习和深度学习，来提升旅游行业的服务质量。通过文本分类和LDA主题模型，可以从海量评论中提炼出有价值的信息，为旅游业的决策提供数据支持。同时，这一研究也为未来文本分析工作提供了参考和启示。