| 一、选题依据 旅游行业是一个极其重要的产业，旅游业的发展对于国家和地区的经济增长、社会发展和文化传承都具有重要作用。旅游业可以促进当地经济发展，创造就业机会；可以推广本土文化和旅游资源；可以促进不同国家和地区之间的文化交流和友谊。 2020年以来全球受到新冠疫情的影响，国内外旅游人次大幅下降，旅游业受到了巨大的冲击，2023年以来，全球旅游业已恢复至疫情前水平的近90%，全球旅游经济进入复苏态势，文旅产业新空间新业态不断拓展，旅游业迎来了强劲复苏，推动了整体经济复苏发展。总体来说，疫情对旅游业造成巨大冲击的同时，使得旅游业面临生存压力，促使了行业进行深刻反思和改进，逐渐走向了新的发展模式。 随着科技的不断发展，数字化旅游逐渐成为了一种新的旅游方式。例如，虚拟旅游、在线预订、智能导览等数字化旅游产品得到了广泛应用。此外，大数据和人工智能等技术也为旅游业提供了更多的创新和发展机遇。现在，越来越多的人会通过线上评价来选择旅游景点，对旅游业的影响也越来越大。对游客而言，对旅游景点线上评价进行情感分析，可以对评价文本进行情感倾向分类，可以帮助游客更准确地了解其他用户对产品或服务的评价，从而帮助游客做出明智的消费决策。对商家和景区而言，可以通过情感分析来了解用户对其产品或服务的观感和情感倾向，积极的评价可作为商家的成功案例，而消极的评价则提供了改进的机会，商家可以根据消极评价的原因和内容，针对性地改善产品或服务，提升用户体验，增加用户满意度。情感分析还可用于舆情监测，及时发现和分析消费者对品牌、产品或服务的情感倾向，当出现负面评价或危机事件时，可以通过情感分析对舆情进行监测和评估，指定合理的危机公关策略，降低负面影响。因此对旅游景点线上评价进行情感分析的研究具有重要的实际意义。 二、国内外研究现状 线上评论情感分析是指对网络上用户发布的评论、帖子、留言等内容进行情感倾向性的分析和评估，通过分析评论文本的情感极性（积极、消极、中性）以及情感强度，可以了解用户对于特定主题、产品、事件等的态度和情感倾向。线上评论情感分析通常使用自然语言处理（NLP）和机器学习技术来实现。以下是国内外对线上评论情感分析的研究现状： 1.国内研究现状 国内对线上评论情感分析的研究以及有了较为深入的探索，主要包括基于情感词典的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习方法、基于情感目标的方法等。下面是一些国内对线上评论情感分析的研究成果：郝若琳[1]等人总结了关于文本情感倾向分析的研究，毛超群（2018）基于情感分析理论构建了在线旅游文本情感分类模型,通过测试后对游客在线评论进行了情感分析[2]。夏梦泽和张红（2020）利用内容分析法对大连市5A级景区旅游形象感知进行了中外情感对比分析[3]。王维晴（2019）运用扎根理论建立了分析类目,并使用ROST CM6.0软件分析了明月山旅游区的游客认知形象和情感形象[4]。同时还有以游客负面情绪感知为出发点的研究，黄胜男（2014）分析了游客对黄山风景区的综合感知,并依据游客负面感知折射出的问题从黄山风景区的旅游资源开发、旅游公共服务、旅游个性化服务、旅游目的地宣传、政府管理与规划五个方面提出了改进建议[5]。文捷敏等（2019）运用内容分析法研究了重庆洪崖洞地区游客感知的网红旅游目的地形象特征,得出游客对于洪崖洞景区的负面情绪感知来源等方面的结论[6]。在以上研究基础上通过情感词典以及词频分析的方法展开了对四川省5A级景区线上评论的文本情感分析。 2.国外研究现状 国外对线上评论情感分析相关研究的主要方法和技术包括情感词典扩展方法、颗粒度情感分析、迁移学习等。Aboelela Eman M[7]等人针对在线评论的性质会影响意见挖掘过程的性能等问题,提出了一种基于语义的方面层次意见挖掘( SALOM )模型。SALOM基于语义相似度提取产品方面并对评论进行分类。该模型考虑了否定词和其他类型的产品方面,如方面的同义词、假名词和超名词,以提高分类的准确性。使用三个不同的数据集来评估所提出的SALOM。实验结果在精度、召回率和F-measure等方面具有良好的应用前景。Gallagher John R[8]等人提出了一种名为“大数据受众分析”(BDAA)进行大规模受众分析的方法,通过情感分析、统计分析和地理定位来分析大型数据集中的趋势和模式。 三、初步设想 选择国内旅游评论较为丰富的电子上午门户网站，获取热门景区的相关评论信息数据，对数据进行合理的预处理，通过贝叶斯算法训练模型，测试模型并进行优化，选择新的景区数据导入模型进行可视化分析，为游客选择和景区改善提供相应的数据支持。主要分为以下几个步骤： 1.数据采集及预处理 选择目前国内旅游评论较为丰富的电子商务门户网站，基于Python语言，运用网络爬虫，模拟用户登录，获取景点线上评价的相关数据信息，并进行数据清洗和预处理，包括去除噪声数据、处理缺失值和异常值、进行文本分词和词性标注等操作，将评价文本转化为可供算法处理的形式。 2.算法设计及模型构建 对采集的评价进行文本情感分析，是对带有情感色彩的主观性文本分析、处理、归纳和推理的过程。常见的情感分析方法有两种：基于情感词典的分析方法和基于机器学习的分析方法。朴素贝叶斯算法（Native Bayesian algorithm）是经典的机器学习算法之一，将采集到的数据进行预处理之后转换为数据表合成数据集，将构造好的数据集划分为训练集和测试集，导入贝叶斯分类器，建立贝叶斯模型，使用上述训练集训练模型，使用训练好的贝叶斯模型，用测试数据集测试模型。 3.模型评估及优化 完成模型训练后，需要对模型进行评估和优化。常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率等。通过评估结果可以了解模型的性能，并根据需要对模型进行调整和优化，以提高情感分析的准确度。 4.情感分析和可视化系统 将训练好的情感分类模型应用于新的旅游景点线上评价数据中，进行实际的情感分析任务。对情感分析结果进行统计和分析，并建立web可视化系统，使用可视化手段展示评论的情感倾向，进行网络舆情分析。 四、突破点 文本情感分析的研究内容已十分丰富，研究方法多元，但关于对景区线上评价的情绪分析的研究较少，本课题主要从旅游景区评论较多的门户网站获得一定数量的评价数据，划分为训练集和测试集，通过贝叶斯算法训练模型，为保证模型的可行性和准确性，将测试集导入模型并进行优化，再代入新的景点评价数据进行可视化分析，为用户提供清晰易懂的可视化图像。 五、研究目标 使用Python爬取数据，获取景区评价数据，对爬取的数据进行数据清洗和预处理，转化为可供算法处理的形式，将评论文本转换成数值型特征向量，以便于机器学习模型的训练，可以选择使用词袋模型将每个词语出现的次数作为特征。使用朴素贝叶斯算法对景区评价进行积极、消极或中性的情感分类，通过 Bayes 公式计算每个类别的概率，并选择概率最大的类别作为分类结果。使用交叉验证等方法对模型进行评估，检验分类结果的准确率、召回率、精确率等指标并对模型进行优化。将训练好的模型应用于新的景区线上评价分析中，对用户的评价进行情感分析。并建立web可视化系统，系统实现用户登录、数据获取、情感分析、词云图、数据统计等功能模块。 六、预期成果 通过对算法和模型的优化，提高模型的准确率，达到对线上评价进行情绪分析的目的，将模型应用于新的评价数据，做出可视化分析，得出能够准确、直观地观察到数据特点的成果。 七、可行性论述 1.数据可获得性 随着互联网的普及，越来越多的景区评论可以在线上平台上获取，这为研究提供了大量的数据资源。通过合适的数据收集和整理方法，可以获取到足够数量和质量的评论数据进行情感分析。 2.研究方法成熟 朴素贝叶斯算法是一种经典的文本分类算法，在情感分析领域已经被广泛应用并取得了良好的效果。相关研究方法和技术已经得到充分验证和论证，因此在实践中具有较高的可行性。 3.模型简单有效 朴素贝叶斯算法基于简单的概率模型，计算效率高，尤其适用于处理大规模的文本数据。它能够快速构建分类模型，对于情感分析任务来说，正负情感之间的差异通常较明显，使用朴素贝叶斯算法可以达到较高的准确性。 4.可扩展性和适应性 朴素贝叶斯算法具有良好的扩展性，可以应用于不同领域和不同类型的评论情感分析任务。它可以通过合理选择特征提取方法和模型参数进行适应性调整，以更好地适应景区评论的特点。 综上所述，对景区线上评价进行情感分析的研究在可行性方面具备较高的优势。然而，在具体的研究设施中，还需要考虑收集、特征提取、模型优化等方面的具体问题，并结合实际需求和条件来评估可行性。 | 
