典型文献
基于机器学习的文化景观型绿道游客体验评价
文献摘要：
文化景观型绿道因其对沿线周边的文化遗产点、城市绿地、风景区等进行串接,成为当下满足公众精神文化需求的重要载体,然而游客评价数据类型多样、数据量庞大,因此,如何通过搜集和分析绿道沿线节点的游客评价数据,辅助规划和管理成为当前迫切需要解决的问题.文章利用机器学习技术及平台对珠海香山古驿道重要节点的网络评论文本及图片进行分析,旨在为其他同类型绿道的使用效果评价与规划建设提供借鉴与参考.结果表明:1)绿道沿线景观风貌是影响游客体验的重要因素,别具特色的景观风貌能吸引游客注意力和触发场所互动行为;2)不同空间环境下游客对植物景观的偏好不同,在小规模场地中游客更喜爱观赏性花卉,在开阔场地中则更偏好高大乔木;3)评价数据反映出沿线景点存在性价比低、展览内容缺乏特色等问题.根据分析结果,结合实地调研为文化景观型绿道建设提出合理建议.
文献关键词：
机器学习;大数据;文化景观型绿道;游客体验
中图分类号：
作者姓名：
谢杰航;李冰钶;翁殊斐
作者机构：
华南农业大学林学与风景园林学院 广州 510642
文献出处：
引用格式：
[1]谢杰航;李冰钶;翁殊斐-.基于机器学习的文化景观型绿道游客体验评价)[J].中国城市林业,2022(05):113-118
A类：
文化景观型绿道,观赏性花卉
B类：
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AB值：
0.302416
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