基于文本数据挖掘影响乘客满意度的因素

• 作者: 李长军 蒋亚丽
• 来源期刊: 数据挖掘
• 学科: 经济
• 关键词: 文本挖掘 在线评论 航空服务 影响因素
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 88-95
• 页数: 8页
• 分类号: F2

摘要

随着互联网行业和航空行业的高速发展,越来越多的人倾向在网站上购买机票,许多乘客会在乘坐之后对航班进行评论。本文基于文本数据研究影响乘客满意度的航司服务特征,帮助航空公司进行相应服务的改善,提升乘客航程体验。本文利用python爬虫技术爬取CAPSE网站东方航空公司乘客的评论数据,首先对数据进行预处理;其次统计评论文本高频词汇;再应用LDA主题模型方法获取主题关键字,从用户角度挖掘乘客关注的服务特征;然后利用TF-IDF方法将文本评论转化为基于服务特征的词向量矩阵。最后通过相关系数法和基于决策树的特征重要性分析方法,发现航空公司服务中影响乘客满意的关键因素是飞机是否准时、空乘服务水平、客舱环境等问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李长军	中国海洋大学数学科学学院	20	10	2.0	2.0
2	蒋亚丽	中国海洋大学数学科学学院	1	0	0.0	0.0