典型文献
旅游景点间细粒度语义交互作用挖掘及模式分析:以云南省为例
文献摘要：
研究旅游景点语义交互及交互作用模式,对根据游客需求优化旅游格局有重要意义.现有语义交互挖掘方法忽略了文本中包含人感知信息的上下文词汇;此外,缺少以景点交互为单位分析交互作用模式的研究.为此,本文提出了一个景点间细粒度语义交互作用挖掘和模式分析框架.首先抽取文本中景点交互的语境;然后利用TF-IDF关键词抽取和语义网络分析方法,从讨论焦点和语义结构角度挖掘景点间细粒度的语义交互作用;最后结合Spearman秩相关系数、Graph Kernel图相似度度量方法和网络分析方法,分析语义交互作用模式.以云南省2018年游记数据进行实例分析,结果表明:①利用本文提出的框架可以挖掘和分析各个景点间细粒度的语义交互作用,辅助有关部门结合游客意见提升旅游体验;可以分析语义交互作用模式,发现优化旅游格局的关键路线片段;②苍山-洱海应着重提升自然风光体验;而大理古城-洱海应考虑改善游客对品牌旅游资源关注不足的问题;③云南省单核心集聚型、单核心辐射型、多区域合作型景点语义交互模式共存,呈现出点轴渐进扩散特征.可利用中介中心性较高且跨区域的景点交互,推动其他2种模式向多区域合作型转化,推进全域旅游战略实施.本文研究可为旅游路线推荐以及平衡旅游格局提供参考.
文献关键词：
空间交互;交互模式;网络分析;文本挖掘;语义关联;语义相关性;游记数据;语义网络
中图分类号：
作者姓名：
陈宇;秦昆;喻雪松;邢玲丽
作者机构：
武汉大学遥感信息工程学院,武汉430079
文献出处：
引用格式：
[1]陈宇;秦昆;喻雪松;邢玲丽-.旅游景点间细粒度语义交互作用挖掘及模式分析:以云南省为例)[J].地球信息科学学报,2022(10):2021-2032
A类：
旅游路线推荐
B类：
旅游景点,细粒度语义,语义交互,模式分析,作用模式,游客需求,挖掘方法,感知信息,上下文,文词,点交,先抽,中景,TF,IDF,关键词抽取,语义网络分析,网络分析方法,语义结构,秩相关系数,Graph,Kernel,相似度度量方法,分析语,游记数据,挖掘和分析,旅游体验,苍山,洱海,重提,自然风光,光体,大理古城,旅游资源,单核心,辐射型,多区域,区域合作,合作型,交互模式,出点,扩散特征,中介中心性,跨区域,全域旅游,空间交互,文本挖掘,语义关联,语义相关性
AB值：
0.323984
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