基于粒计算的旅游文本分类与热度挖掘方法

发布时间：2021-07-17 19:27

　　大数据时代,无处不在、大量涌现的文本类用户贡献内容（UGC）为旅游地理学研究提供了重要数据源,但缺少针对大规模、非结构化旅游文本中隐含时空信息的有效挖掘方法。论文主要研究基于粒计算的旅游文本分类与热度挖掘T&T-GrC（Tourism Text Classification and Tourist Destination Popularity Mining based on Granular Computing）方法,解决了基于粒计算的旅游文本挖掘过程中的文本信息粒化、粒计算模型构建、数据集构建、文本关联特征选择和数据粒自动分类、旅游热度计算等问题。以九寨沟、泰山、黄山、平遥古城和丽江古城为案例地进行文本特征与旅游热度的景区精细化研究及多案例综合比较。主要工作包括:1、提出设计了T&T-GrC方法,完成了系列模型开发。T&T-GrC引入粒计算来精确定位并粒化旅游文本空间和时间信息:利用旅游文本数据粒表征旅游地理学中景观对象,它是由空间、时间维度等多个属性构成的统一整体;以粒计算的多层级结构刻画旅游地理学中的多时空尺度,通过空间、时间尺度选择实现粒层和数据粒大小的... 

【文章来源】：河北师范大学河北省

【文章页数】：192 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

基于空间位置坐标的九寨沟多尺度旅游文本数据空间范围判别示意

景点尺度

013-2017年九寨沟微博数据分布图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3288790