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数据分析与知识发现  2020, Vol. 4 Issue (11): 121-130     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2020.0606
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基于多维度特征与LDA模型的城市旅游画像演化分析*
叶光辉(),徐彤,毕崇武,李心悦
华中师范大学信息管理学院 武汉 430079
Analyzing Evolution of City Tourism Portraits with Multi-Dimensional Features and LDA Model
Ye Guanghui(),Xu Tong,Bi Chongwu,Li Xinyue
School of Information Management, Central China Normal University, Wuhan 430079, China
全文: PDF (858 KB)   HTML ( 7
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

【目的】 以具有时间属性的公众城市认知数据为研究样本,探寻城市画像主题变化特征与规律。【方法】 选择城市旅游业为研究分面,利用LDA主题模型与多维度城市画像主题描述框架,从主题发展历程、一级与二级特征维度下的主题演化趋势这三个角度共同刻画城市画像在时间轴线上的变迁。【结果】 就中国香港而言,城市旅游画像在主题演化过程中并未出现周期性波动规律,但在主题感知维度的表现却有着明显的主次之分;旅游游览、旅游交通以及旅游娱乐是构成公众对于中国香港城市形象认知体系的主要属性;其中,旅游游览往往总领主题演化的发展方向,旅游娱乐则主要分布于演化轴线的前期与末期,而旅游交通处于演化中期;除此以外,演化路径中各主题在各主导维度下又分别有着稳定的标志性意象载体。【局限】 研究结论有待综合多样化的城市数据以及分析方式实现进一步深化与拓展。【结论】 本文提出的基于旅游特征维度的主题演化研究思路,实现了城市旅游画像的演化轨迹描绘,同时研究结论能够为政府及行业相关举措的规划与实施提供参考。

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作者相关文章
叶光辉
徐彤
毕崇武
李心悦
关键词 城市画像演化分析特征维度LDA模型    
Abstract

[Objective] This paper explores the characteristics of a city portrait’s evolution based on visitor’s cognitive data with time attributes. [Methods] First, we chose the urban tourism industry as our research subject. Then, we developed a method using the LDA model and multi-dimensional theme description framework for the city. Finally, we revealed the changing trends of the city portraits from three perspectives: the theme development process, as well as the theme evolution trends in the first and second feature dimensions. [Results] We examined our new model with Hong Kong and found its urban tourism portraits showed no significant periodic changes. However, the tourists’ perceptions on Hong Kong always had the primary and secondary dimensions. Sightseeing, transportation and entertainment were the main factors of tourists’ perceptions on Hong Kong. Specifically, sightseeing was the most important one during the entire process, entertainment was mainly in the early and late stages, and transportation was more likely at the middle stage. We also found each topic node in the evolutionary path had a stable iconic. [Limitations] We need to evaluate our method with other cities. [Conclusions] Our research will benefit urban planning and policy implementation.

Key wordsCity Profile    Evolution Analysis    Feature Dimension    LDA Model
收稿日期: 2020-06-24      出版日期: 2020-12-04
ZTFLH:  TP391  
基金资助:*本文系国家自然科学基金项目“基于标签语义挖掘的城市画像计算与应用模型研究”(71804055);中央高校基本科研业务费资助(创新资助项目)“基于时序分析的城市画像动态演化研究”的研究成果之一(2019CXZZ130)
通讯作者: 叶光辉     E-mail: 3879-4081@163.com
引用本文:   
叶光辉,徐彤,毕崇武,李心悦. 基于多维度特征与LDA模型的城市旅游画像演化分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(11): 121-130.
Ye Guanghui,Xu Tong,Bi Chongwu,Li Xinyue. Analyzing Evolution of City Tourism Portraits with Multi-Dimensional Features and LDA Model. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2020, 4(11): 121-130.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2020.0606      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2020/V4/I11/121
Fig.1  公众视域下城市画像主题研究框架
作者 特征维度选取
凯文·林奇
(Kevin Lynch)[10]
道路;边缘;区域;节点;标志物
李茜等[11] 旅游氛围(气候、价格、市民素质……);旅游传播(旅游口号、历史文化……);旅游基础设施(交通方式、城市环境……);旅游资源(景点内涵、资源丰富……);旅游服务(景点讲解、纪念品)
陆易[12] 游客基本特征(兴趣偏好、地点偏好……);认知形象(吃、住、行……);情感感知(资源环境、景观特色……);总体感知(满意度、重游意愿)
马天等[13] 地域条件(天气、空气质量……);文化(人文素质、民风……);社会环境(市容市貌、治安条件……);旅游吸引物(自然风光、历史遗迹);旅游配套设施与服务(住宿、食物……)
张文等[14] 游客基本特征(旅游次数、停留天数……);认知形象(自然与人文景点、旅游设施与服务……);情感形象(愉快、激动);重游意向
Gallarza等[15] 景观环境;自然状况;文化吸引;夜间娱乐;购物设施;信息指引;体育设施……
陈建明[16] 规划布局;特色建筑;生态环境;经济发展服务接待;气候条件;历史文化;通讯设施;旅游咨询;景色优美;节庆活动;旅游商品……
韦晨[17] 旅游吸引物(自然景观、风味美食……);旅游设施与服务(市内交通、购物……);旅游环境(价格水平、卫生状况……)
Table 1  围绕旅游相关主题的研究成果
一级指标 二级指标 特征示例词
旅游娱乐 A 特色美食 A1 甜品、茶餐厅、生蚝、牛腩
购物商场 A2 面膜、海港城、青衣城、护肤品
节事活动 A3 庆典、万圣节、舞火龙、新春
旅游游览 B 自然风光 B1 大屿山、海滨、麦理浩径、日落
人文景观 B2 渔村、教堂、博物馆、香港大学
现代城市景观 B3 中环半山扶梯、旺角、尖沙咀
主题乐园 B4 迪士尼乐园、海洋公园
旅游环境 C 气候环境 C1 小雨、天气、热、太阳
生态环境 C2 牛、清新、松叶、小溪、野猪
景区秩序 C3 排队、工作人员、服务态度
旅游服务 D 酒店 D1 住宿、半岛酒店、旅舍、民宿
旅行社 D2 旅行团、导游
旅游交通 E 本地交通 E1 天星小龙、缆车、地铁
城市对外交通 E2 飞机、高铁、航空公司、机场
城市氛围 F 城市治安 F1 社区服务、政府、交通警察
市容市貌 F2 干净、著名、繁华
市民素质 F3 居民、素质、本地人
其他 G 通行证、行程安排等 通行证、港币、流量
Table 2  多维度城市画像主题描述体系
Fig.2  LDA模型生成过程[6]
字符 含义
Tit 时间窗口t下的主题
Tit+1 时间窗口t+1下的主题
Pk(Tit) Tit对应的主题-特征矩阵中的概率值
Pk(Tit+1) Tit+1对应的主题-特征矩阵中的概率值
Table 3  主题相似度计算公式变量解释
时间窗口 游记数量 时间窗口 游记数量
2019.1 163 2019.7 233
2019.2 444 2019.8 93
2019.3 469 2019.9 77
2019.4 440 2019.10 89
2019.5 444 2019.11 40
2019.6 402 2019.12 49
Table 4  不同时间窗口城市旅游分面数据量
Topic 1 概率 所属维度 Topic 2 概率 所属维度 Topic 3 概率 所属维度 Topic 4 概率 所属维度 Topic 5 概率 所属维度
香港海洋公园 0.013 B4 沙茶面 0.003 A1 油麻地 0.002 B3 大澳 0.019 B2 酒店 0.019 D1
酒店 0.005 D1 酒店 0.009 D1 旅舍 0.002 B1 挪亚方舟 0.010 B4 迪斯尼 0.010 B4
味道 0.004 A1 机场 0.008 E2 麦理浩 0.008 B1 餐厅 0.008 A1 山顶 0.008 B3
维多利亚港 0.003 B3 码头 0.008 E1 码头 0.006 E1 当代艺术中心 0.008 B4 地铁 0.008 E1
海洋公园 0.003 B4 维多利亚港 0.006 B3 装备 0.006 G 城市规划 0.007 F2 港币 0.007 G
甜品 0.003 A1 长洲岛 0.006 B1 西贡 0.004 B1 0.007 A1 中环 0.007 B3
拉面 0.003 A1 旺角 0.005 B2 水库 0.004 B2 小朋友 0.007 G 机场 0.007 E2
Table 5  各主题特征词所属维度划分
主题 旅游娱乐 旅游游览 旅游环境 旅游服务 旅游交通 城市氛围 其他
Topic 1 0.056 0.046 0.003 0.005 0.010 0.001 0.010
Topic 2 0.031 0.061 0.013 0.010 0.031 0.000 0.012
Topic 3 0.007 0.053 0.019 0.002 0.018 0.001 0.005
Topic 4 0.048 0.101 0.015 0.000 0.042 0.013 0.022
Topic 5 0.035 0.111 0.004 0.028 0.064 0.002 0.023
Table 6  各主题在不同维度下的累积概率
Pre-Theme Theme Sim Theme Next-Theme Sim
1-topic1 2-topic6 0.959 5 2-topic1 3-topic10 0.967 6
1-topic2 2-topic3 0.954 6 2-topic2 3-topic10 0.986 7
1-topic3 2-topic3 0.986 1 2-topic3 3-topic23 0.981 5
1-topic4 2-topic3 0.951 7 2-topic4 3-topic26 0.987 3
1-topic5 2-topic4 0.981 0 2-topic5 3-topic11 0.981 8
2-topic6 3-topic4 0.997 0
2-topic7 3-topic1 0.986 8
Average 0.966 5 Average 0.984 1
Table 7  主题关联关系计算(部分)
Fig.3  主题之间的关联类型
Fig.4  城市旅游画像核心演化路线(部分)
所属阶段 主题 旅游娱乐 旅游游览 旅游环境 旅游服务 旅游交通 城市氛围 其他
1 2-topic2 0.030 0.100 0.018 0.001 0.010 0.002 0.006
2 3-topic10 0.045 0.207 0.053 0.000 0.040 0.004 0.033
3-topic8 0.008 0.196 0.077 0.000 0.055 0.000 0.028
3-topic11 0.014 0.175 0.004 0.000 0.006 0.014 0.011
3-topic21 0.027 0.136 0.008 0.004 0.038 0.004 0.001
3-topic2 0.037 0.064 0.021 0.012 0.031 0.005 0.030
3-topic7 0.038 0.083 0.017 0.022 0.025 0.002 0.018
3-topic16 0.041 0.084 0.011 0.035 0.01 0.000 0.026
3 4-topic5 0.017 0.127 0.032 0.005 0.028 0.001 0.012
4-topic8 0.035 0.137 0.017 0.033 0.044 0.002 0.053
4 6-topic5 0.015 0.130 0.005 0.019 0.02 0.000 0.029
Table 8  第一条核心主题演化路径下的主题所属一级维度概率
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