基于深度学习的游客满意度分析与评论分析【情感分析、主题分析】

本研究以大数据为基础，爬取互联网旅游评论数据,通过分析丽江古城景区的基本情况和发展趋势，构建基于深度学习的网络舆情情感分析模型,从不同方面探析游客对旅游景点的满意度情况以及游客满意度的影响因素,建立游客满意度评价指标体系,为提升景区的舆情管理水平提供科学有效的决策依据，为提升景区游客满意度提出指导性建议。

1.2.2 研究方法

本研究旨在探讨如何利用大数据分析提升丽江古城景区游客满意度。为达成此目标，采用了一系列综合的研究方法，涵盖...............................管理，以及智能营销与互动等方面。最后，针对提出的策略，讨论了具体的实施方法和可能面临的挑战，旨在为丽江古城及类似旅游景区提供改善游客满意度的实证指导和建议。

1.3 创新与不足

1.3.1创新点

本文以丽江古城旅游数据为研究对象,主要创新点如下:

（1）深度集成的情感分析方法

本文采用了哈工大-华为诺亚方舟联合实验室研发的hfl/chinese-roberta-wwm-ext模型，这是一种先进的预训练模型，专门针对中文数据进行了优化，以提供更精确的情感分析结果。

（2）综合文本长度与情感的关系：文章不仅分析了情感倾向，还结合评论的文本长度，探讨了不同情感类别的评论在长度上的分布特性。

词云与情感数据的交叉分析：将词云分析与情感分析结果结合，本文详细展示了游客评论中的高频词汇，提供了一种新颖的视角来理解游客关注点和情感表达的热点话题。

（3）直接应用于旅游管理实践：研究结果的直接应用性是本文的一个创新点。分析结果不仅提供了对当前游客满意度的洞见，而且为丽江古城的旅游管理和市场推广策略提供了明确的改进方向。

（4）多源数据的综合分析：本文综合了抖音平台的文本评论和其他公开数据源，为丽江古城的综合评价提供了丰富的数据基础。

1.3.2研究局限性

（1）数据源局限：

（2）情感分析的复杂性：

（3）时间范围的限制：

（4）语境解读的局限：

（5）词云的解释性：

（6）样本多样性：

（7）定性与定量的平衡：

2 文献综述

2.1 相关概念界定

2.1.1 大数据分析

相对于传统的数据库应用，大数据分析具有数据量大、类型多、价值密度低、处理速度快等特点。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据实现赢利的关键，在于提析，并最后存储于系统中，帮助景区提升经营决策效率、提高经营管理水平的一种信息资产。

2.1.2 游客满意度

游客满意度的概念最早是由多位美国学者在1978年发现并提出，认为游客满意度是基于游客在旅游过程中的实际体验与

2.2 国内外研究现状

游客

2.2.1国外研究现状

旅游产业的综合性较高,技术应用场景丰富,整体经济带动效应强,目前国内外对于游客满意度影响因素的研究多倾向

2.2.2国内研究现状

国内专家学者对于游客满意度的相关研究和论述较晚，20世纪80年代中期，我国开始了对游客满意度的研究。

3.数据来源及预处理

3.1数据来源

在数据获取渠道方面，以抖音APP 的官方景区账号作为丽江古城景区评论的来源网站。抖音APP是继微信、微博之后自媒体平台的又一“翘楚”，是以大数据、云计算等互联网技术作为基础，以内容产生的开放性、

3.2数据预处理

收集到的数据经过严格......

3.2.1数据清洗

首先，对收集到的原始数据进行清洗，目的是去除数据中的噪声和无关信息。具体操作如代码所示：

图3-1数据清洗过程

图3-2去除重复文本

3.2.2文本预处理

在文本数据的预处理过程中，规范化是一个关键步骤，旨在将文本转换成一致的格式，以便于后续的分析或模型训练。文本规范化主要包括以下几个方面：

（1）字符编码统一

确保文本数据使用统一的字符编码，比如UTF-8，避免编码不一致导致的字符乱码问题。

（2）分词处理

停用词是文本中频繁出现但对意义理解贡献不大的词，比如“的”，“是”，“在”等。去除停用词可以帮助减少数据的噪声。对于中文文本，需要进行分词处理，因为中文写作不像英文之间有明显的空格分隔。以下为分词处理代码。

图3-3分词处理代码

4.丽江古城旅游景区游客数据分析

4.1情感分析设计与实现

情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，旨在识别和分类文本中的主观信息为积极、中性或消极等情感倾向。本研究通过对抖音平台上丽江古城景区相关评论的情感分析，旨在深入了解游客对该景区的情感态度和满意度，从而为景区管理和服务提升提供数据支持。

4.1.1情感分析概念

情感分析是NLP领域的一个分支，依赖于NLP的多种技术和方法，如文本预处理、语义分析、语法分析等。

4.1.2情感分析模型选择

本研究采用预训练的BERT模型使用哈工大-华为诺亚方舟联合实验室研发的（hfl/chinese-roberta-wwm-ext）进

............

过微调适应特定的下游任务，即使在标注数据较少的情况下，也能快速实现并保持较高的性能。

（5）开源共享：作为开源模型，hfl/chinese-roberta-wwm-ext为学术界和工业界提供了强大的中文文本处理工具，促进了中文NLP技术的发展和应用。

图4-1模型资源地址

4.13模型训练及情感分析预测

首先使用已经带上情感标签的微博数据集，对预训练的模型进行训练。准备和加载微博文本数据。这使得它可以与

图4-2数据加载与切分数据集

定义模型的训练设备，如下图所示

图4-3定义模型设备

暂不展示

设计优化器，以及具体的训练参数，以及训练步骤，如下图所示，设置了10轮训练

暂不展示

图4-4模型训练参数设置以及优化器

在进行训练后，对性能进行检验，以及展示训练过程，具体如下图所示。

图4-5验证以及准确率打印代码

图4-6训练过程以及准确率

图4-7训练过程中GPU性能

将模型训练好后，预测云南丽江抖音评论区的数据集，为其打上情感标签并且保存。

图4-8预测及保存

4.2情感分析数据可视化

4.2.1情感标签分布

本部分采用情感分析技术对游客评论进行分类，将情绪分为和复杂 anger disgustfear happiness like none sadness surprise等多个维度。通过可视化技术展示了不同情感标签在数据集中的分布情况，以直观地反映游客情绪的整体趋势和变化。

代码生成如图4-9所示。

图4-9情感分布代码实现

用python库生成可视化图，如图所示。

图4-10情感标签分布可视化

图中展示了游客评论中各种情感的分布情况。最突出的情感是“喜欢”（like），数量远超其他情感，表明大多数游客对丽江古城持正.........

4.2.2词频分析

在这一部分，研究通过词频分析，挖掘了评论文本中出现频率最高的词汇。这些词汇反映了游客讨论的热点话题和关注的焦点，词频的高低直接指示了各主题的重要程度。

设计代码如图4-11所示

图4-11 词频分析代码

图4-12 词频分析可视化展示

我们可以对这个柱状图进行解读。图表展示了“丽江”相关的抖音评论区中出现频率最高的词汇。这些词汇从左到右分别是：

此处省略

4.2.3主题建模

主题建模部分运用了先进的文本分析算法，LDA（隐含狄利克雷分布）模型，从大量文本数据中识别出潜在的主题结构。通过这种分析，揭示了游客评论中隐含的几个主要主题，这有助于理解游客讨论的核心内容。设计代码如下图4-13所示

图4-13主题分析代码实现

图4-14主题分析可视化

主题0: 云南与丽江的旅游地位

.........

0.014*"30"：同样可能代表某个量的指标。

4.2.4关联规则分析

关联规则分析探讨了不同词汇和主题之间的关系，使用如Apriori这样的算法来找出项集之间的频繁模式和关联规则。这项分析帮助揭示了哪些元素或属性常常一起出现在游客的评论中，指出了潜在的关联性和趋势。代码如图4-15所示

图4-15关联规则分析代码实现

图4-16关联规则可视化分析

关联规则挖掘是一种常见的数据挖掘方法，用来发现项集（如交易、商品、特征等）之间的有意义的关联或频繁模式。每一行代表一个规则，其中包含了规则的“先导项”（antecedents），即规则的条件部分；和“后继项”（consequents），即在先导项发生时很可能随之发生的事项。表格中还包含了每条规则的“支持度”（support）和“置信度”（confidence）：

支持度表示先导项和后继项组合出现的次数与所有项集总数的比例。

置信度表示在先导项出现的情况下，后继项也出现的条件概率。

规则0: (云南) -> (丽江)

支持度0.012760表明云南和丽江一起出现的频率。

置信度0.214141表明当提到云南时，有21.41%的概率会提到丽江。

........

4.2.5 地理位置分析

通过代码设计，展现地理位置和情感标签的关系。代码实现如图4-17所示

图4-17地理位置分析代码

图4-18地理位置和情感分布可视化分析

4.3词云分析

4.3.1词云相关概念

词云分析是文本分析中常用的一种数据可视化方法，能够根据词汇出现的频率生成不同大小的词汇云图。在本研究中，词云分析的目的是提取抖音平台上丽江古城评论中最常出现的关键词，以图形化的方式揭示游客评论的重点内容和情感表达的热点。

4.3.2词云生成

本研究使用Python的wordcloud库生成词云图。选择合适的字体以支持中文显示，并根据词汇在评论中出现的频率来调整词汇在词云中的大小和颜色。基于处理后的文本数据，使用以下步骤生成词云：

暂不展示

图4-19词云部分代码实现

在jupyter中生成代码，将评论内容合并，生成图云可视化。

4-19图云可视化实现

4.3.3图云内容分析与结论

词云图中，词汇如“古城”、“美丽”、“风景”显著地突出，这表明游客普遍关注丽江的历史价值和自然景观。而“拥挤”这样的词汇也显著，指出了游客在游览时面临的人流管理问题。

出现在词云中的“享受”和“推荐”表明了游客在丽江的正面体验，而“价格”则可能指出成本或价值方面的考量。

......

4.4描述性分析

在2023年，丽江市的旅游业表现强劲，全年接待国内游客共计6786.58万人次，实现了国内旅游收入高达1298.70亿元。.........

图4-20全国旅游服务需求热度图

4-21云南旅游热度图

从提及的不同旅游产品和服务的访问量和搜索量来看，我们可以得出游客对于特定活动和体验的兴趣，这些活动和体验可能包括了丽江的户外探险、美食体验、节庆活动等。结合情感分析的结果，这进一步证实了丽江市通过提供多元化的旅游产品和优质的服务，在保持游客满意度的同时，成功地推动了旅游业的发展和旅游收入的增长。

4-22云南高pv搜索热度词

进一步观察所提供的趋势图和数据分析图表，我们可以注意到一些特定的旅游行为和市场响应。例如，在数据图表中提到的CPA（成本每行动用户）和CVR（转化率）指标反映了市场营销活动的成本效益和效果。根据图表中的误差棒，可以推测在不同营销活动中，虽然成本波动存在，但转化率相对稳定，这表明丽江市在吸引游客方面的策略相对成熟和有效。

4-33丽江线路CPACVR图

综上所述，丽江市在2023年的旅游业绩出色，这不仅得益于其独特的旅游资源和服务，还反映了其在市场营销和旅游产品开发上的成功。为了持续发展和进一步提升游客满意度，丽江市应继续挖掘大数据的潜力，优化个性化体验，改善基础设施，以及创新营销策略，以确保旅游业在未来的可持续增长。

5.丽江古城景区游客满意度影响因素分析

5.1 研究目的

本研究旨在深入分析丽江古城景区的游客满意度影响因素。通过对抖音平台游客评论的综合情感分析和词频探索，研究识别出游客满意度背后的关键动因。在当前的旅游市场中，游客的在线评论和反馈已成为衡量旅游目.....................。

5.2 影响因素分析

5.2.1自然与文化

在本研究的数据集和词云分析中，自然和文化因素显著地影响着游客对丽江古城的满意度。词云中频繁出现的

5.2.2服务与设施

针对服

5.2.3价格和价值

本研究对丽江古城景区游客的在线评论数据进行了细致分析，特别关注了价格因素对游客满意度的影响。在抖音....

5.2.4体验多样性

本研究深入分析了抖音平台上关于丽江古城的游客评论，并结合词云技术提取的关键词，发现体验多样性对游客..........

5.3讨论

本研究通过对.......

6.利用大数据提升景区游客满意度的策略研究建议

6.1数据驱动的服务改进

在当今的旅游业中，大数据技术的应用已经成为提升游客满意度的关键。特别是对于丽江古城这样的热门旅游目..............

6.2个性化体验设计

随着旅游市场的不断发展和游客需求的多样化，提供个性化的旅游体验已成为提升游客满意度的关键策略之一。通过大数据技术，丽江古城景区能够深入分析游客的行为模式、偏好和历史数据，从而设计出符合.......

6.3动态人流管理

随着大数据技术的应用，动态人流管理已成为提升游客满意度和优化游客体验的关键策略之一。对于丽江古城这样.....

6.4智能营销与互动

在大数据时代，智能营销与互动成为提升游客满意度的有效手段之一。对于丽江古城这样的旅游景区来说，利用大数.....

结论

在本研究中，我们深入探讨了利用大数据提升丽江古城景区游客满意度的多维策略。通过细致分析抖音平台上的游客评论，结合情感分析和词云技术，本文揭示了影响游客满意度的核心因素，包括自然和文化魅力、服务和设施水平、价格公正性以及体验的多样性。基于这些发现，提出了一系列策略，包括数据驱动的服务改进、个性化体验设计、动态人流管理和智能营销与互动，旨在全面提升游客的满意度和体验...........

每文一语

学习需要覆盖时间，需要花费时间的东西，需要财富积累

标签：分析,满意度,游客,丽江,情感,数据
From： https://blog.csdn.net/weixin_47723732/article/details/141640092