學(xué)生姓名

學(xué) ?號(hào)

所在學(xué)院

信息工程學(xué)院

專 ?業(yè)

指導(dǎo)教師姓名

指導(dǎo)教師職稱

工程師

助教

指導(dǎo)教師單位

論文（設(shè)計(jì)）題目

基于樸素貝葉斯算法旅游景點(diǎn)線上評(píng)價(jià)情感分析

開 ?題 ?報(bào) ?告 ?內(nèi) ?容

選題依據(jù)及研究?jī)?nèi)容（國(guó)內(nèi)、外研究現(xiàn)狀，初步設(shè)想及突破點(diǎn)；研究目標(biāo)、預(yù)期成果，及可行性論述等）

一、選題依據(jù)

旅游行業(yè)是一個(gè)極其重要的產(chǎn)業(yè)，旅游業(yè)的發(fā)展對(duì)于國(guó)家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、社會(huì)發(fā)展和文化傳承都具有重要作用。旅游業(yè)可以促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展，創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)；可以推廣本土文化和旅游資源；可以促進(jìn)不同國(guó)家和地區(qū)之間的文化交流和友誼。

2020年以來全球受到新冠疫情的影響，國(guó)內(nèi)外旅游人次大幅下降，旅游業(yè)受到了巨大的沖擊，2023年以來，全球旅游業(yè)已恢復(fù)至疫情前水平的近90%，全球旅游經(jīng)濟(jì)進(jìn)入復(fù)蘇態(tài)勢(shì)，文旅產(chǎn)業(yè)新空間新業(yè)態(tài)不斷拓展，旅游業(yè)迎來了強(qiáng)勁復(fù)蘇，推動(dòng)了整體經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇發(fā)展?？傮w來說，疫情對(duì)旅游業(yè)造成巨大沖擊的同時(shí)，使得旅游業(yè)面臨生存壓力，促使了行業(yè)進(jìn)行深刻反思和改進(jìn)，逐漸走向了新的發(fā)展模式。

隨著科技的不斷發(fā)展，數(shù)字化旅游逐漸成為了一種新的旅游方式。例如，虛擬旅游、在線預(yù)訂、智能導(dǎo)覽等數(shù)字化旅游產(chǎn)品得到了廣泛應(yīng)用。此外，大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)也為旅游業(yè)提供了更多的創(chuàng)新和發(fā)展機(jī)遇?，F(xiàn)在，越來越多的人會(huì)通過線上評(píng)價(jià)來選擇旅游景點(diǎn)，對(duì)旅游業(yè)的影響也越來越大。對(duì)游客而言，對(duì)旅游景點(diǎn)線上評(píng)價(jià)進(jìn)行情感分析，可以對(duì)評(píng)價(jià)文本進(jìn)行情感傾向分類，可以幫助游客更準(zhǔn)確地了解其他用戶對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的評(píng)價(jià)，從而幫助游客做出明智的消費(fèi)決策。對(duì)商家和景區(qū)而言，可以通過情感分析來了解用戶對(duì)其產(chǎn)品或服務(wù)的觀感和情感傾向，積極的評(píng)價(jià)可作為商家的成功案例，而消極的評(píng)價(jià)則提供了改進(jìn)的機(jī)會(huì)，商家可以根據(jù)消極評(píng)價(jià)的原因和內(nèi)容，針對(duì)性地改善產(chǎn)品或服務(wù)，提升用戶體驗(yàn)，增加用戶滿意度。情感分析還可用于輿情監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和分析消費(fèi)者對(duì)品牌、產(chǎn)品或服務(wù)的情感傾向，當(dāng)出現(xiàn)負(fù)面評(píng)價(jià)或危機(jī)事件時(shí)，可以通過情感分析對(duì)輿情進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)估，指定合理的危機(jī)公關(guān)策略，降低負(fù)面影響。因此對(duì)旅游景點(diǎn)線上評(píng)價(jià)進(jìn)行情感分析的研究具有重要的實(shí)際意義。

二、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

線上評(píng)論情感分析是指對(duì)網(wǎng)絡(luò)上用戶發(fā)布的評(píng)論、帖子、留言等內(nèi)容進(jìn)行情感傾向性的分析和評(píng)估，通過分析評(píng)論文本的情感極性（積極、消極、中性）以及情感強(qiáng)度，可以了解用戶對(duì)于特定主題、產(chǎn)品、事件等的態(tài)度和情感傾向。線上評(píng)論情感分析通常使用自然語言處理（NLP）和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。以下是國(guó)內(nèi)外對(duì)線上評(píng)論情感分析的研究現(xiàn)狀：

1.國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)對(duì)線上評(píng)論情感分析的研究以及有了較為深入的探索，主要包括基于情感詞典的方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法、基于深度學(xué)習(xí)方法、基于情感目標(biāo)的方法等。下面是一些國(guó)內(nèi)對(duì)線上評(píng)論情感分析的研究成果：郝若琳[1]等人總結(jié)了關(guān)于文本情感傾向分析的研究，毛超群（2018）基于情感分析理論構(gòu)建了在線旅游文本情感分類模型,通過測(cè)試后對(duì)游客在線評(píng)論進(jìn)行了情感分析[2]。夏夢(mèng)澤和張紅（2020）利用內(nèi)容分析法對(duì)大連市5A級(jí)景區(qū)旅游形象感知進(jìn)行了中外情感對(duì)比分析[3]。王維晴（2019）運(yùn)用扎根理論建立了分析類目,并使用ROST?CM6.0軟件分析了明月山旅游區(qū)的游客認(rèn)知形象和情感形象[4]。同時(shí)還有以游客負(fù)面情緒感知為出發(fā)點(diǎn)的研究，黃勝男（2014）分析了游客對(duì)黃山風(fēng)景區(qū)的綜合感知,并依據(jù)游客負(fù)面感知折射出的問題從黃山風(fēng)景區(qū)的旅游資源開發(fā)、旅游公共服務(wù)、旅游個(gè)性化服務(wù)、旅游目的地宣傳、政府管理與規(guī)劃五個(gè)方面提出了改進(jìn)建議[5]。文捷敏等（2019）運(yùn)用內(nèi)容分析法研究了重慶洪崖洞地區(qū)游客感知的網(wǎng)紅旅游目的地形象特征,得出游客對(duì)于洪崖洞景區(qū)的負(fù)面情緒感知來源等方面的結(jié)論[6]。在以上研究基礎(chǔ)上通過情感詞典以及詞頻分析的方法展開了對(duì)四川省5A級(jí)景區(qū)線上評(píng)論的文本情感分析。

2.國(guó)外研究現(xiàn)狀

國(guó)外對(duì)線上評(píng)論情感分析相關(guān)研究的主要方法和技術(shù)包括情感詞典擴(kuò)展方法、顆粒度情感分析、遷移學(xué)習(xí)等。Aboelela Eman M[7]等人針對(duì)在線評(píng)論的性質(zhì)會(huì)影響意見挖掘過程的性能等問題,提出了一種基于語義的方面層次意見挖掘(?SALOM?)模型。SALOM基于語義相似度提取產(chǎn)品方面并對(duì)評(píng)論進(jìn)行分類。該模型考慮了否定詞和其他類型的產(chǎn)品方面,如方面的同義詞、假名詞和超名詞,以提高分類的準(zhǔn)確性。使用三個(gè)不同的數(shù)據(jù)集來評(píng)估所提出的SALOM。實(shí)驗(yàn)結(jié)果在精度、召回率和F-measure等方面具有良好的應(yīng)用前景。Gallagher John R[8]等人提出了一種名為“大數(shù)據(jù)受眾分析”(BDAA)進(jìn)行大規(guī)模受眾分析的方法,通過情感分析、統(tǒng)計(jì)分析和地理定位來分析大型數(shù)據(jù)集中的趨勢(shì)和模式。

三、初步設(shè)想

選擇國(guó)內(nèi)旅游評(píng)論較為豐富的電子上午門戶網(wǎng)站，獲取熱門景區(qū)的相關(guān)評(píng)論信息數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的預(yù)處理，通過貝葉斯算法訓(xùn)練模型，測(cè)試模型并進(jìn)行優(yōu)化，選擇新的景區(qū)數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型進(jìn)行可視化分析，為游客選擇和景區(qū)改善提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)支持。主要分為以下幾個(gè)步驟：

1.數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

選擇目前國(guó)內(nèi)旅游評(píng)論較為豐富的電子商務(wù)門戶網(wǎng)站，基于Python語言，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲，模擬用戶登錄，獲取景點(diǎn)線上評(píng)價(jià)的相關(guān)數(shù)據(jù)信息，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，包括去除噪聲數(shù)據(jù)、處理缺失值和異常值、進(jìn)行文本分詞和詞性標(biāo)注等操作，將評(píng)價(jià)文本轉(zhuǎn)化為可供算法處理的形式。

2.算法設(shè)計(jì)及模型構(gòu)建

對(duì)采集的評(píng)價(jià)進(jìn)行文本情感分析，是對(duì)帶有情感色彩的主觀性文本分析、處理、歸納和推理的過程。常見的情感分析方法有兩種：基于情感詞典的分析方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分析方法。樸素貝葉斯算法（Native?Bayesian?algorithm）是經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一，將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)表合成數(shù)據(jù)集，將構(gòu)造好的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，導(dǎo)入貝葉斯分類器，建立貝葉斯模型，使用上述訓(xùn)練集訓(xùn)練模型，使用訓(xùn)練好的貝葉斯模型，用測(cè)試數(shù)據(jù)集測(cè)試模型。

3.模型評(píng)估及優(yōu)化

完成模型訓(xùn)練后，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。常用的評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、精確率等。通過評(píng)估結(jié)果可以了解模型的性能，并根據(jù)需要對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以提高情感分析的準(zhǔn)確度。

4.情感分析和可視化系統(tǒng)

將訓(xùn)練好的情感分類模型應(yīng)用于新的旅游景點(diǎn)線上評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中，進(jìn)行實(shí)際的情感分析任務(wù)。對(duì)情感分析結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，并建立web可視化系統(tǒng)，使用可視化手段展示評(píng)論的情感傾向，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿情分析。

四、突破點(diǎn)

文本情感分析的研究?jī)?nèi)容已十分豐富，研究方法多元，但關(guān)于對(duì)景區(qū)線上評(píng)價(jià)的情緒分析的研究較少，本課題主要從旅游景區(qū)評(píng)論較多的門戶網(wǎng)站獲得一定數(shù)量的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，通過貝葉斯算法訓(xùn)練模型，為保證模型的可行性和準(zhǔn)確性，將測(cè)試集導(dǎo)入模型并進(jìn)行優(yōu)化，再代入新的景點(diǎn)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，為用戶提供清晰易懂的可視化圖像。

五、研究目標(biāo)

使用Python爬取數(shù)據(jù)，獲取景區(qū)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，對(duì)爬取的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，轉(zhuǎn)化為可供算法處理的形式，將評(píng)論文本轉(zhuǎn)換成數(shù)值型特征向量，以便于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，可以選擇使用詞袋模型將每個(gè)詞語出現(xiàn)的次數(shù)作為特征。使用樸素貝葉斯算法對(duì)景區(qū)評(píng)價(jià)進(jìn)行積極、消極或中性的情感分類，通過 Bayes 公式計(jì)算每個(gè)類別的概率，并選擇概率最大的類別作為分類結(jié)果。使用交叉驗(yàn)證等方法對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，檢驗(yàn)分類結(jié)果的準(zhǔn)確率、召回率、精確率等指標(biāo)并對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于新的景區(qū)線上評(píng)價(jià)分析中，對(duì)用戶的評(píng)價(jià)進(jìn)行情感分析。并建立web可視化系統(tǒng)，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)用戶登錄、數(shù)據(jù)獲取、情感分析、詞云圖、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等功能模塊。

六、預(yù)期成果

通過對(duì)算法和模型的優(yōu)化，提高模型的準(zhǔn)確率，達(dá)到對(duì)線上評(píng)價(jià)進(jìn)行情緒分析的目的，將模型應(yīng)用于新的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，做出可視化分析，得出能夠準(zhǔn)確、直觀地觀察到數(shù)據(jù)特點(diǎn)的成果。

七、可行性論述

1.數(shù)據(jù)可獲得性

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，越來越多的景區(qū)評(píng)論可以在線上平臺(tái)上獲取，這為研究提供了大量的數(shù)據(jù)資源。通過合適的數(shù)據(jù)收集和整理方法，可以獲取到足夠數(shù)量和質(zhì)量的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析。

2.研究方法成熟

樸素貝葉斯算法是一種經(jīng)典的文本分類算法，在情感分析領(lǐng)域已經(jīng)被廣泛應(yīng)用并取得了良好的效果。相關(guān)研究方法和技術(shù)已經(jīng)得到充分驗(yàn)證和論證，因此在實(shí)踐中具有較高的可行性。

3.模型簡(jiǎn)單有效

樸素貝葉斯算法基于簡(jiǎn)單的概率模型，計(jì)算效率高，尤其適用于處理大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)。它能夠快速構(gòu)建分類模型，對(duì)于情感分析任務(wù)來說，正負(fù)情感之間的差異通常較明顯，使用樸素貝葉斯算法可以達(dá)到較高的準(zhǔn)確性。

4.可擴(kuò)展性和適應(yīng)性

樸素貝葉斯算法具有良好的擴(kuò)展性，可以應(yīng)用于不同領(lǐng)域和不同類型的評(píng)論情感分析任務(wù)。它可以通過合理選擇特征提取方法和模型參數(shù)進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整，以更好地適應(yīng)景區(qū)評(píng)論的特點(diǎn)。

綜上所述，對(duì)景區(qū)線上評(píng)價(jià)進(jìn)行情感分析的研究在可行性方面具備較高的優(yōu)勢(shì)。然而，在具體的研究設(shè)施中，還需要考慮收集、特征提取、模型優(yōu)化等方面的具體問題，并結(jié)合實(shí)際需求和條件來評(píng)估可行性。

理論和實(shí)踐

意義

1.理論意義：

情感研究：通過對(duì)景區(qū)線上評(píng)價(jià)進(jìn)行情感分析，可以研究人們對(duì)旅游景區(qū)的情感體驗(yàn)、滿意度以及對(duì)特定旅游目的地的態(tài)度和情感傾向。

旅游研究：景區(qū)線上評(píng)價(jià)的情感分析可以為旅游研究提供數(shù)據(jù)支持，幫助了解游客對(duì)不同景區(qū)的評(píng)價(jià)和偏好，探索旅游行為與情感之間的關(guān)系。

2.實(shí)踐意義：

旅游發(fā)展：通過情感分析，景區(qū)管理部門可以了解游客對(duì)景區(qū)服務(wù)、設(shè)施、環(huán)境等方面的滿意度和不滿意度，從而改進(jìn)和提升景區(qū)的服務(wù)質(zhì)量和旅游體驗(yàn)，推動(dòng)旅游業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

輿情管理：景區(qū)線上評(píng)價(jià)的情感分析可以幫助景區(qū)管理部門及時(shí)了解游客的反饋和意見，及時(shí)回應(yīng)和解決游客的問題，避免負(fù)面輿論的擴(kuò)散，維護(hù)景區(qū)的聲譽(yù)。

市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)：通過對(duì)景區(qū)線上評(píng)價(jià)進(jìn)行情感分析，企業(yè)可以了解游客對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手景區(qū)的評(píng)價(jià)和比較，從而制定更具競(jìng)爭(zhēng)力的市場(chǎng)營(yíng)銷策略，提升自身景區(qū)的吸引力。

旅游推廣：通過情感分析，可以發(fā)現(xiàn)游客對(duì)景區(qū)的正面評(píng)價(jià)和推薦，利用這些積極的評(píng)價(jià)進(jìn)行宣傳和推廣，吸引更多游客來到景區(qū)。

綜上所述，對(duì)景區(qū)線上評(píng)價(jià)進(jìn)行情感分析在理論研究和實(shí)踐應(yīng)用中都有重要意義，可以幫助我們了解游客對(duì)景區(qū)的情感體驗(yàn)和態(tài)度，指導(dǎo)景區(qū)管理和旅游發(fā)展。

論文撰寫過程中擬采取的方法和手段

1.文獻(xiàn)研究法

根據(jù)研究目的和課題，通過調(diào)查文獻(xiàn)來獲得資料，從而正確地、全面地了解掌握所要研究的問題，系統(tǒng)性地研究、分析和綜合已有的文件，以獲取現(xiàn)有知識(shí)和研究成果。

2.調(diào)查法

有目的性、計(jì)劃性、系統(tǒng)性搜集有關(guān)研究對(duì)象現(xiàn)實(shí)狀況的材料方法，對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行有計(jì)劃的、周密的和系統(tǒng)的了解，并對(duì)調(diào)查搜集到的大量資料進(jìn)行分析、綜合、比較、歸納。

3.模型評(píng)估優(yōu)化

為了保證預(yù)測(cè)效果、確保精確度，對(duì)構(gòu)建的模型利用交叉驗(yàn)證等方法進(jìn)行模型訓(xùn)練和性能評(píng)估，考慮準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)來評(píng)估模型的性能。

論文撰寫

提 ???綱

第1章 前言

1.1研究背景

1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.3研究的目的及意義

1.4全文組織結(jié)構(gòu)

第2章 數(shù)據(jù)挖掘概述

2.1數(shù)據(jù)挖掘的概念

2.2數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)

2.3數(shù)據(jù)挖掘常用方法及算法

第3章 線上評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)采集

3.1數(shù)據(jù)采集技術(shù)概述

3.2線上評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)

第4章 線上評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)預(yù)處理

4.1數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)介紹

4.2線上評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)現(xiàn)

第5章貝葉斯模型建立及評(píng)估優(yōu)化

5.1樸素貝葉斯算法概述

5.2?模型建立

5.3?模型評(píng)估優(yōu)化

第6章 結(jié)果及可視化系統(tǒng)

6.1數(shù)據(jù)可視化概述

6.2可視化系統(tǒng)建立

6.3結(jié)果及可視化實(shí)現(xiàn)

第7章 總結(jié)與展望

7.1總結(jié)

7.2展望

附錄

參考文獻(xiàn)

致謝

計(jì)劃進(jìn)度

及其內(nèi)容

• 選題 ???????????2023年 12月12日～2023年12月28日
• 實(shí)施研究、收集資料 2023年 12月29日～2024年01月7日
• 開題報(bào)告 ????????2024年 01月8日～2024年01月20日
• 寫論文、完成初稿 ?2024年 01月21日～2024年03月31日
• 完成修改、定稿 ?2024年 04月01日～2024年05月20日
• 學(xué)術(shù)不端檢測(cè) ????2024年 05月21日～2024年05月24日
• 答辯 ???????????2024年 06月03日～2024年06月10日

參考文獻(xiàn)

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指導(dǎo)教師意見

（針對(duì)選題、研究方法、計(jì)劃進(jìn)度等的意見和建議）

意見：

該生通過查閱樸素貝葉斯算法、文本分析和web可視化系統(tǒng)的相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)該選題的來源、研究現(xiàn)狀有了基本的認(rèn)識(shí)。選題以對(duì)景區(qū)線上評(píng)價(jià)分析為主要研究目標(biāo)，解決了通過樸素貝葉斯算法對(duì)評(píng)價(jià)文本分類的問題，該選題符合學(xué)生專業(yè)發(fā)展方向，對(duì)于提高學(xué)生的基本知識(shí)和技能有益，研究方向明確，研究方法可行，研究步驟、進(jìn)度安排基本合理，難度合適，工作量適中，學(xué)生可以在預(yù)期內(nèi)完成該課題的設(shè)計(jì)。同意該課題開題。

是否同意開題：?是 （是、否）

指導(dǎo)教師簽字 ???????????????????????????????2024年1月5?日

專

業(yè)

審

核

意

見

同意。

教研室主任（專業(yè)負(fù)責(zé)人）（簽章）：

?????????????????????????????????????????2024年1月8日