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数据分析与知识发现  2017, Vol. 1 Issue (2): 87-95     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2017.02.12
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面向网络游记时间特征的情感分析模型*
程翠琼, 徐健()
中山大学资讯管理学院 广州 510006
A Sentiment Analysis Model Based on Temporal Characteristics of Travel Blogs
Cheng Cuiqiong, Xu Jian()
School of Information Management, Sun Yat-Sen University, Guangzhou 510006, China
全文: PDF (900 KB)   HTML ( 28
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】通过对网络游记进行情感分析, 发现游客对旅游地情感倾向的时间分布规律。【应用背景】越来越多人通过浏览大量网络游记来收集信息, 制定旅游计划。网络游记成为旅游者搭配旅游地及出游时间的重要参考内容, 也为商家提供了商机。【方法】提出面向网络游记时间特征的情感分析模型, 分析游客情感的时间变化规律。该模型包括5个模块: 网络游记文本内容及旅游时间数据的采集、游记文本预处理、情感标注、按时间段统计游记情感特征分值、游记情感时间特征分析。并从网络抓取4种类型旅游地游记对模型进行实验。【结果】在7类情感中, [好]的情感均值在各旅游地的各月份中总是远高于其他情感, 较为稳定; [好]、[乐]和[恶]在不同月份的波动程度较大; 情感随时间的波动与相应游记数量并不相关, 即传统的旅游地旺季和淡季的划分与游客的实际情感体验并不相关。【结论】该模型能够有效地反映旅游地的游客情感随时间变化的波动, 进而为旅游管理者、潜在旅游者信息获取提供新的信息参考渠道。

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程翠琼
徐健
关键词 网络游记情感分析情感词典时间特征    
Abstract

[Objective] This study aims to find the temporal-distribution patterns of tourists’ attitudes towards their destinations through sentiment analysis of travel blogs. [Context] More and more tourists collect information on their destinations from travel blogs, which provide enormous business opportunities. [Methods] We proposed a sentiment analysis model based on temporal characteristics of travel blogs. It includes the following modules: data collection, preprocessing, identifying sentiment words, weight calculation, and analysis. The model was examined with four types of travel blogs. [Results] The number of post with “good” emotion was always higher than others each month. The volatility of “good”, “happiness” and “disgust” emotion was the highest in different months. The volatility emotion over time was not correlated to the number of related travel blogs. There is no relationship between the peak/off seasons and the emotion of tourists. [Conclusions] The proposed model could identify the changing of tourist sentiment over time, which provides new information for tourism managers and potential visitors.

Key wordsTravel Blogs    Sentiment Analysis    Sentiment Lexicon    Temporal Characteristics
收稿日期: 2016-10-07      出版日期: 2017-03-27
ZTFLH:  G350  
基金资助:*本文系广东省科技专项项目“基于内容的科技文献分析服务平台”(项目编号: 2016B030303003)和广东省科技专项项目“面向主题的中文语料库构建方法与技术”(项目编号: 22015A030401037)的研究成果之一
引用本文:   
程翠琼, 徐健. 面向网络游记时间特征的情感分析模型*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(2): 87-95.
Cheng Cuiqiong,Xu Jian. A Sentiment Analysis Model Based on Temporal Characteristics of Travel Blogs. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2017, 1(2): 87-95.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2017.02.12      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2017/V1/I2/87
  面向网络游记时间特征的情感分析模型
  2013年-2015年各城市各月份的网络游记篇数
  2013年-2015年各城市各月份的网络游记情感均值
  2013年-2015年各城市网络游记情感均值在各月份的标准差
  2013年-2015年哈尔滨网络游记情感均值与游记数
  哈尔滨2013-2015年各月份网络游记情感均值
  三亚2013年-2015年各月份网络游记情感均值
[1] 杨立公, 朱俭, 汤世平. 文本情感分析综述[J]. 计算机应用, 2013, 33(6): 1574-1578.
doi: 10.3724/SP.J.1087.2013.01574
[1] (Yang Ligong, Zhu Jian, Tang Shiping.Survey of Text Sentiment Analysis[J]. Journal of Computer Applications, 2013, 33(6): 1574-1578.)
doi: 10.3724/SP.J.1087.2013.01574
[2] Hu M, Liu B.Mining and Summarizing Customer Reviews[C]//Proceedings of the 10th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. ACM, 2004.
[3] 朱嫣岚, 闵锦, 周雅倩, 等. 基于HowNet的词汇语义倾向计算[J]. 中文信息学报, 2006, 20(1): 14-20.
doi: 10.3969/j.issn.1003-0077.2006.01.003
[3] (Zhu Yanlan, Min Jin, Zhou Yaqian, et al.Semantic Orientation Computing Based on HowNet[J]. Journal of Chinese Information Processing, 2006, 20(1): 14-20.)
doi: 10.3969/j.issn.1003-0077.2006.01.003
[4] 史伟, 王洪伟, 何绍义. 基于微博平台的公众情感分析[J]. 情报学报, 2012, 31(11): 1171-1178.
doi: 10.3772/j.issn.1000-0135.2012.11.007
[4] (Shi Wei, Wang Hongwei, He Shaoyi.Study on Public Sentiment Based on Microblogging Platform[J]. Journal of the China Society for Scientific and Technical Information, 2012, 31(11): 1171-1178.)
doi: 10.3772/j.issn.1000-0135.2012.11.007
[5] Pang B, Lee L, Vaithyanathan S.Thumbs up?: Sentiment Classification Using Machine Learning Techniques[C]// Proceedings of the ACL-02 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. 2002.
[6] 徐军, 丁宇新, 王晓龙. 使用机器学习方法进行新闻的情感自动分类[J]. 中文信息学报, 2007, 21(6): 95-100.
doi: 10.3969/j.issn.1003-0077.2007.06.013
[6] (Xu Jun, Ding Yuxin, Wang Xiaolong.Sentiment Classification for Chinese News Using Machine Learning Methods[J]. Journal of Chinese Information Processing, 2007, 21(6): 95-100.)
doi: 10.3969/j.issn.1003-0077.2007.06.013
[7] Banić L, Mihanović A, Brakus M.Using Big Data and Sentiment Analysis in Product Evaluation[C]// Proceedings of the 36th International Convention on Information & Communication Technology Electronics & Microelectronics(MIPRO). 2013.
[8] 王素格, 吴苏红. 基于依存关系的旅游景点评论的特征-观点对抽取[J]. 中文信息学报, 2012, 26(3): 116-121.
doi: 10.3969/j.issn.1003-0077.2012.03.020
[8] (Wang Suge, Wu Suhong.Feature-Opinion Extraction in Scenic Spots Reviews Based on Dependency Relation[J]. Journal of Chinese Information Processing, 2012, 26(3): 116-121.)
doi: 10.3969/j.issn.1003-0077.2012.03.020
[9] 郑文英. 旅行目的地中文评论的情感分析研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2010.
[9] (Zheng Wenying.Sentiment Analysis of Travel Destination Reviews in Chinese[D]. Harbin: Harbin Institute of Technology, 2010.)
[10] 金程. 游客情感的动态性及其变化机制研究[D]. 广州: 华南理工大学, 2015.
[10] (Jin Cheng.Research on the Dynamics and Change Mechanism of Tourist Emotions [D]. Guangzhou: South China University of Technology, 2015.)
[11] 胡传东, 李露苗, 罗尚焜. 基于网络游记内容分析的风景道骑行体验研究——以318国道川藏线为例[J]. 旅游学刊, 2015, 30(11): 99-110.
doi: 10.3969/j.issn.1002-5006.2015.11.014
[11] (Hu Chuandong, Li Lumiao, Luo Shangkun.Cycling Tourists’ Experience of Scenic Byways Based on Content Analysis of Travel Blogs: A Case Study of the Sichuan-Tibet Section of National Highway 318[J]. Tourism Tribune, 2015, 30(11): 99-110.)
doi: 10.3969/j.issn.1002-5006.2015.11.014
[12] 于静. 基于微博大数据的游客情感及时空变化研究[D]. 西安: 陕西师范大学, 2015.
[12] (Yu Jing.Research on Tourist Emotion and Spatio-temporal Variation Based on Microblog Big Data[D]. Xi’an: Shaanxi Normal University, 2015.)
[13] Li Q, Wu Y, Wang S, et al.VisTravel: Visualizing Tourism Network Opinion from the User Generated Content[J]. Journal of Visualization, 2016, 19(3): 1-14.
doi: 10.1007/s12650-015-0330-x
[14] 火车采集器[CP/OL]. [2016-11-15]. .
[14] (LocoySpider [CP/OL]. [2016-11-15].
[15] 蚂蜂窝[DB/OL]. [2016-11-15]. .
[15] (mafengwo.com [DB/OL]. [2016-11-15].
[16] 贺涛. 面向中文博客的信息采集与倾向性检索[D]. 合肥: 中国科学技术大学, 2009.
[16] (He Tao.Research on Chinese Blog Information Gathering and Opinion Retrieval [D]. Hefei: University of Science and Technology of China, 2009.)
[17] 杜振雷. 面向微博短文本的情感分析研究[D]. 北京: 北京信息科技大学, 2013.
[17] (Du Zhenlei.Sentiment Analysis Towards Microblog Short Text [D]. Beijing: Beijing Information Science and Technology University, 2013.)
[18] Standard Deviation [EB/OL]. [2016-11-15]..
[1] 钟佳娃,刘巍,王思丽,杨恒. 文本情感分析方法及应用综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 1-13.
[2] 刘彤,刘琛,倪维健. 多层次数据增强的半监督中文情感分析方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 51-58.
[3] 王雨竹,谢珺,陈波,续欣莹. 基于跨模态上下文感知注意力的多模态情感分析 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 49-59.
[4] 常城扬,王晓东,张胜磊. 基于深度学习方法对特定群体推特的动态政治情感极性分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(3): 121-131.
[5] 张梦瑶, 朱广丽, 张顺香, 张标. 基于情感分析的微博热点话题用户群体划分模型 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 43-49.
[6] 韩普, 张伟, 张展鹏, 王宇欣, 方浩宇. 基于特征融合和多通道的突发公共卫生事件微博情感分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 68-79.
[7] 吕华揆,刘政昊,钱宇星,洪旭东. 异质性财经新闻与股市关系研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(1): 99-111.
[8] 徐红霞,于倩倩,钱力. 基于主题模型和情感分析的话题交互数据观点对抗性分析 *[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(7): 110-117.
[9] 姜霖,张麒麟. 基于引文细粒度情感量化的学术评价研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(6): 129-138.
[10] 石磊,王毅,成颖,魏瑞斌. 自然语言处理中的注意力机制研究综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(5): 1-14.
[11] 李铁军,颜端武,杨雄飞. 基于情感加权关联规则的微博推荐研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(4): 27-33.
[12] 沈卓,李艳. 基于PreLM-FT细粒度情感分析的餐饮业用户评论挖掘[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(4): 63-71.
[13] 薛福亮,刘丽芳. 一种基于CRF与ATAE-LSTM的细粒度情感分析方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 207-213.
[14] 张翼鹏,马敬东. 突发公共卫生事件误导信息受众情感分析及传播特征研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(12): 45-54.
[15] 谭荧,张进,夏立新. 社交媒体情境下的情感分析研究综述[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(1): 1-11.
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