游客情感计算的文本大数据挖掘方法比较研究

• 作者: 任涛 李君轶 陆路正
• 来源期刊: 浙江大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 旅游文本大数据 情感计算 情感词典 机器学习 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 旅游学
• 页码范围: 507-520
• 页数: 14页
• 分类号: F590|TP391
• 字数: 13442字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-9497.2020.04.014

摘要

旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利,已经成为旅游大数据的主要来源之一.基于大数据理论和情感理论,以文本大数据为数据源,在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上,利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘,探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法.研究发现:(1)基于情感词典的游客情感计算模型,其核心是构建情感词典和设计情感计算规则,方法简单,容易实现,适用语料范围广.(2)机器学习,用统计学方法抽取文本中的特征项,具有非线性特征,可靠性较线性特征的情感词典方法高.(3)基于深度学习技术的游客情感计算,效果良好,准确率在85％以上.训练多领域的文本语料易于移植,实用性强,且泛化能力好,较适合大数据时代游客情感计算研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李君轶	陕西师范大学地理科学与旅游学院	83	1898	25.0	40.0
3	任涛	陕西师范大学地理科学与旅游学院	5	10	1.0	3.0
9	陆路正	陕西师范大学地理科学与旅游学院	1	0	0.0	0.0