典型文献
基于社交媒体数据的北京游客情感体验及时空特征研究
文献摘要：
社交媒体数据的数量和类型日渐丰富,通过机器学习等分析技术可以对人们的行为和情感特征进行挖掘和分析.以北京游客为研究对象,基于新浪微博数据,经过数据预处理,利用文本分析和空间分析方法研究了游客情感的时空变化特征.结果表明:游客在京旅游的积极情感占比高于消极情感;在空间上,情感热点主要分布在主城区,情感冷点主要分布在郊区.游客的积极情感多表现为赞美、良好体验、文化丰富等;消极情感主要与人流量大、景区服务质量欠佳、较差的天气状况等因素有关.该结果以期丰富情感地理学的内容和方法,并为提升旅游业服务质量和城市基础设施建设提供理论依据.
文献关键词：
文本内容分析;游客情感;社交媒体数据;时空特征;北京市
中图分类号：
作者姓名：
杨佟;孟斌
作者机构：
北京联合大学 应用文理学院,北京 100101
文献出处：
引用格式：
[1]杨佟;孟斌-.基于社交媒体数据的北京游客情感体验及时空特征研究)[J].绿色科技,2022(19):185-189
A类：
B类：
社交媒体数据,游客情感体验,时空特征,情感特征,挖掘和分析,于新浪,新浪微博,微博数据,数据预处理,空间分析方法,时空变化特征,积极情感,消极情感,感热,主城区,冷点,郊区,赞美,人流量,天气状况,情感地理学,内容和方法,城市基础设施建设,文本内容分析
AB值：
0.345612
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