游客目的地印象分析的最优模型设计
一、问题重述
1.1问题背景
提升景区及酒店等旅游目的地美誉度是各地文旅主管部门和旅游相关企业非常重视和关注的工作，涉及到如何稳定客源、取得竞争优势、吸引游客到访消费等重要事项。游客满意度与目的地美誉度紧密相关，游客满意度越高，目的地美誉度就越大。因此掌握目的地游客满意度的影响因素，切实提高游客满意度、最终提升目的地美誉度，不仅能够保证客源稳定，而且对于旅游企业科学监管、资源优化配置以及市场持续开拓具有长远而积极的作用。本文将基于这种背景，根据不同的约束条件而提出不同的优化模型，并且对问题进行分析。
1.2需要解决的问题
问题一：对景区及酒店印象分析。依据景区及酒店评价网评文本，生成TOP20的热门词，并按照xls格式保存为“印象词云表”。
问题二：对景区和酒店综合评价。根据景区及酒店网评文本及景区及酒店得分建立合理的数学模型及相应算法，对景区及酒店的服务、位置、设施、卫生、性价比五个方面进行评分，并按照均方误差（Mean Squared Error，MSE）进行模型评价。
问题三：网评文本的有效性分析。出于各种原因，网络评论常常出现内容不相关、简单复制修改和无有效内容等现象，妨碍了游客从网络评论中获得有价值的信息，也为各网络平台的运营工作带来了挑战。从文本分析的角度，建立合理的模型，对附件1景区及酒店网络评论的有效性进行分析。
问题四：景区及酒店的特色分析。由于评分接近的景区或酒店很难根据评分进行取舍。请建立合理的模型和算法，从景区及酒店的网评文本中挖掘他们各自的特色和亮点，以吸引游客提升竞争优势。请选择综合评价高、中、低三个层次的各3家景点和3家酒店，结合模型的结果，分析他们各自的特色。
目录
一、问题重述
1.1问题背景
1.2需要解决的问题
二、问题分析
2.1问题一的分析
2.2问题二的分析
2.2问题三的分析
2.2问题四的分析
三、 符号说明
四、模型建立与求解
4.1数据预处理
4.1.1 数据清洗
4.1.2 Jieba处理
4.1.3 去停用词
4.1.4过滤噪声词汇
4.2 问题一 景区及酒店印象分析
4.3问题二 景区和酒店的综合评价
4.3.1采用TF-IDF 算法抽取关键词
4.3.2特征词汇向量化处理
4.3.3 二级影响因素聚类
4.3.4 满意度情感得分
4.3.5 得分体系计算
4.4问题三 网评文本的有效性分析
4.4.1评论有效性分析策略
4.4.2评论不相关内容删除模型
4.5问题四 景区及酒店的特色分析
4.5.1特征处理
4.5.2模型构建
4.5.4综合评分
五、结论
六、参考文献
全文及代码数据：
https://download.csdn.net/download/I_miss_you_csy/82188618
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