發(fā)布時(shí)間：2020-11-09 22:59

　　 隨著經(jīng)濟(jì)和移動(dòng)信息技術(shù)的發(fā)展,旅游住宿業(yè)正在快速崛起,人們旅行的方式也從單一的觀光旅游向休閑度假轉(zhuǎn)變,住宿預(yù)訂線上滲透率也是居高不下。相較于電話和現(xiàn)場(chǎng)預(yù)訂,線上預(yù)訂不僅方便,還能夠查看其他住客的入住體驗(yàn)。由于線上市場(chǎng)的管理較困難,信息繁雜且有不少虛假信息,住客需要面對(duì)安全性差、衛(wèi)生條件差、收費(fèi)不合理等問題,使得用戶對(duì)住宿地點(diǎn)的選擇更為困難。對(duì)酒店所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化能夠直觀清晰地展示酒店的特點(diǎn),用戶能快速獲取有效的信息。但現(xiàn)在的酒店數(shù)據(jù)可視化大多站在運(yùn)營(yíng)者角度分析酒店數(shù)據(jù),提高運(yùn)營(yíng)效率,很少有站在用戶角度分析,為用戶提供決策支持。針對(duì)上述問題,本文擬以住客需求為出發(fā)角度研究線上旅行服務(wù)公司數(shù)據(jù)的可視化形式,主要工作包含以下四個(gè)方面:1.分析線上旅游服務(wù)公司數(shù)據(jù)特點(diǎn),結(jié)合自動(dòng)化測(cè)試工具Selenium-driver和Python的多線程模塊Threading對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效地抓取。2.研究傳統(tǒng)的旭日?qǐng)D,針對(duì)線上旅游服務(wù)的文本數(shù)據(jù),提出一種面向評(píng)論文本的旭日?qǐng)D可視化方法,能夠有效地展示文本中實(shí)體間的關(guān)系和評(píng)論文本中的情感偏向,并且在多層數(shù)據(jù)展示時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)優(yōu)化重排以提高清晰度。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,面向評(píng)論文本的旭日?qǐng)D對(duì)包含評(píng)論的旅游服務(wù)數(shù)據(jù)有良好的可視化效果。3.研究了交互式的主題河流圖,針對(duì)交互式主題河流圖提出歧義點(diǎn)可視化但沒有實(shí)現(xiàn)自動(dòng)消歧的問題,提出一種自動(dòng)消歧的主題河流圖可視化方法。該方法對(duì)主題河流圖的歧義點(diǎn)進(jìn)行了再定義,提出波動(dòng)性歧義點(diǎn)和連續(xù)性歧義點(diǎn),并通過實(shí)時(shí)獲取當(dāng)前數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)地波動(dòng)性消歧和連續(xù)性消歧。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,自動(dòng)消歧的主題河流圖可以有效地減少下層河流波動(dòng)對(duì)上層河流的影響,降低對(duì)用戶的誤導(dǎo)。4.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)面向智慧出行的酒店評(píng)論文本可視化分析工具。根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)包括品牌發(fā)展、酒店推薦、住客印象、入住率和評(píng)論文本5個(gè)模塊。同時(shí)設(shè)計(jì)了模塊內(nèi)和模塊間的交互進(jìn)行聯(lián)動(dòng)展示,方便用戶自主地探索數(shù)據(jù)和發(fā)現(xiàn)知識(shí),并為用戶提供一定的決策支持。
【學(xué)位單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F719.2;TP274.2;F274
【部分圖文】：

西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第 3 頁關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)，因?yàn)樗�不具備用戶可以直接操作的界面，面向的是有專業(yè)知識(shí)背景的開發(fā)人員。隨著旅游住宿業(yè)的發(fā)展，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)也越來越激烈，經(jīng)營(yíng)者通過各種手段來改善經(jīng)營(yíng)狀況也屢見不鮮，對(duì)酒店的數(shù)據(jù)也有了更加全面的挖掘。目前已經(jīng)有很多的關(guān)于酒店數(shù)據(jù)的可視化，但是都是針對(duì)如何幫助酒店迅速確定問題性質(zhì)，進(jìn)而改變其評(píng)估并達(dá)到更好有效的收益管理，而面向消費(fèi)者的可視化系統(tǒng)目前并沒有很好的解決方案和成果展示，沒有站在消費(fèi)者的角度考慮，利用歷史數(shù)據(jù)來選擇一個(gè)更安全更可靠的住宿點(diǎn)。在選擇可視化的數(shù)據(jù)方面，也是更加關(guān)注酒店的入住率和價(jià)格，以及消費(fèi)者在選擇時(shí)的考慮因素和行為，很少會(huì)去針對(duì)消費(fèi)者的入住體驗(yàn)進(jìn)行文本分析。在分析消費(fèi)者的選擇行為數(shù)據(jù)時(shí)，采用的方法有眼動(dòng)跟蹤法和邏輯樹等，主要目的在于提高酒店的效益，展示效果如圖 1 所示。

西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 用語義關(guān)系提取特征并減少維度，如 LSA，LDA 分類模型[1結(jié)合大量無標(biāo)簽文本，利用半監(jiān)督分類算法解決標(biāo)簽瓶頸問題使用集成分類來提高分類準(zhǔn)確性；結(jié)合在線分類和離線分類來處理大型短文本[16]。同的研究目的，對(duì)短文本的可視化研究也產(chǎn)生了各種各樣的設(shè)展示方案迎合不同的可視化需求，大致可以分為以下幾類：于詞匯詞頻的文本可視化：標(biāo)簽云。標(biāo)簽云是通過不同的字體放置位置，顯示出關(guān)鍵詞對(duì)于用戶的相對(duì)重要性。關(guān)鍵術(shù)語可方案來選擇，其中一些簡(jiǎn)單的比如直接的術(shù)語計(jì)數(shù)[17]。標(biāo)簽云理解的方式概括大量文本方面是非常有效的。圖 1-2展示的是簽云，它由 Wordle 應(yīng)用程序使用“Vigo”字體類型和隨機(jī)優(yōu)可以看出它的空間利用率比標(biāo)簽云應(yīng)用程序要高出許多。

圖 1-2 Shutt 等論文標(biāo)簽云[18]（2）通用文本探索：詞匯關(guān)聯(lián)圖表。對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)的模式或關(guān)系進(jìn)行一般搜索。這種方法存在許多變化，但其中大部分共同之處在于它們嚴(yán)重依賴用戶的注意力和感知[19]，圖 1-3 展示的就是根據(jù)文本內(nèi)容分析句子結(jié)構(gòu)形成的單詞樹，展示的是一種文字上的邏輯關(guān)系。
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6 李彥龍;李國(guó)強(qiáng);董笑菊;;樹比較可視化方法綜述[J];軟件學(xué)報(bào);2016年05期

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本文編號(hào)：2877075