《基于MSE模型和熵权法的游客目的地印象评价的数据清洗及挖掘分析》17000字.docx

基于MSE模型和熵权法的游客目的地印象评价的数据清洗及挖掘分析

摘要

近年来，在党中央的领导下，市场经济的快速发展和群众生活水平的显著提高，使得国内旅游市场迎来了显著的增长。根据2023年前三季度的数据显示，国内旅游总人次达到36.74亿，同比增长75.5%，城镇居民和农村居民的旅游人次分别同比增长78.0%和67.6%。旅游消费也大幅增长，居民国内出游总花费达到3.69万亿元，同比增长114.4%。这些数据表明，旅游已成为人们休闲娱乐和提升幸福感的重要途径。游客的入住和景点的挑选，景点和宾馆综合服务设施的质量直接影响客人的旅行感受和评价。于是提升景点及旅社等旅游目的地美誉度成为各个地方文旅管理部门和旅游相关企业非常侧重的工作。本文通过对景区及酒店数据分析处理，围绕游客印象因素建立模型，提炼特色并综合评价景区和酒店。主要完成工作有：首先分析景区及酒店数据，得到Top热词及频率。然后根据LDA主题模型构成主题词典，根据主题词对每个景区酒店进行匹配，得出概率值，再对景区及酒店的服务、位置、设施、卫生、性价比五个方面进行评分及评价，评价模型采用MSE模型。使用TF-IDF算法、Simhash算法分析景区及酒店网评的有效性，综合MSE模型和熵权法对景区及酒店进行特色分析。最后分析影响目的地游客满意度的因素。在吸引游客、提升竞争优势、提高游客满意度和提升目的地美誉度方面为政府部门和旅游相关企业提供可以借鉴的建议。

关键词：TF-IDF算法；MSE；熵权法；K-Means；美誉度

目录

TOC\o1-3\h\z\u1.绪论 1

1.1背景 1

1.2国内外研究现状 1

1.2.1国外研究现状 1

1.2.2国外研究现状 2

1.3研究内容 2

2.研究思路 3

2.1整体流程 3

2.2技术路线 3

2.3工具选择 4

2.3.1Python 5

2.3.2Excel 5

3.关键算法 6

3.1熵权法 6

3.2均方误差（MSE） 6

3.3TF-IDF算法 6

3.4LDA主题模型 8

3.5Hmihash算法 9

3.6K-means聚类 9

4.数据处理 11

4.1数据清洗 11

4.2中文分词 11

4.3去停用词 12

5.数据分析及挖掘模型构建 14

5.1景区及酒店的印象分析 14

5.2景区及酒店的综合评价 16

5.3网评的有效性分析 24

5.4景区及酒店的特色分析 27

6.旅游目的地建设建议 34

6.1提高用户感受度 34

6.2进行差异化消费 34

7.总结 35

参考文献 36

PAGE38

1.绪论

1.1背景

近年来，随着社会经济效益的不断提高，人们早已不再只是物质需求上的满足，反而越来越重视生命的品质。旅行也可以充实人类的精神世界，从而改善生命品质，因而已经成为人类改善幸福生活的主要选择之一。近年来旅游行业发展日益火爆，未来这一行业的收入在国民生产总值中所占权重会逐渐提高。而通过旅行，人们不但能够开阔自身的眼界、感受各地的人文习俗，同时也能够陶冶自身的文化情操，从而提高自己的生活幸福感。

随着互联网的普及与使用，社交网络渐渐受到了人们的热爱，网络社区论坛等已经成为用户交流、分享经验、咨询相关事宜的重要渠道。在旅游业快速发展的同时，涌现大量的旅游APP，其中有去哪儿旅行网站、携程旅游网站等等。在这些网站中，游客不仅可以更加便捷地进行预订旅游景点的门票、酒店、火车票、机票等，而且还能看到针对自己喜欢的目的地的旅游攻略、酒店哪家比较好、用户点评和游客之间的互动等模块。游客用户可以在法律允许的范围内进行评论以及收集其他用户的评论信息。这些评论信息具有大量的参考价值，对旅游目的地及酒店的口碑产生极为重要的影响，有些用户甚至会参考他人对旅游目的地的网评内容来决定是否要去该地旅游和住宿。

因此，提升景点、酒店等旅游景点的知名度，已经成为当地文旅管理部门和相关企业的重要课题，关乎稳定客流、发挥行业优势，以及吸引更多游客消费的能力。游客的满意度与目的地的声誉密切相关，游客满意度越高，目的地的声誉也相应提升。因此，把握目的地游客满意度的影响因素，有效提高游客满意度，加强目的地的声誉，不仅能确保稳定的游客量，还对旅游企业的科学监管、资源配置优化及可持续发展产生长期的积极影响。

1.2国内外研究现状

1.2.1国外研究现状

对旅游目的地REF_Ref101181911\r\h[1]形象的研究起源于20世纪70年