基于网络文本挖掘的冰雪旅游形象感知研究——以哈尔滨市为例

旅游形象塑造是制约旅游市场竞争的关键因素,形象感知研究对旅游形象塑造具有重要意义.随着在线旅行社(OTA)的快速发展,产生了大量旅游城市和景点的在线评论数据,为形象感知研究提供了新的视角.以Baidu旅游、携程网、马蜂窝等多家OTA网络点评数据为例,采用词频-逆文档率(TF-IDF)和LDA文档主题生成模型两种典型的文本分析方法,分析游客对冰雪大世界、太阳岛、圣索菲亚大教堂、中央大街、雪乡、亚布力滑雪场等哈尔滨6个冰雪旅游景点的认知形象、情感形象和总体形象感知.研究表明:1)冰雪旅游认知形象要素可归纳为相关地标、旅游活动、建筑、餐饮住宿、游玩价格等5个群组,相关地标是第一要素,其余认知形象要素在各景点权重有所差异;2)冰雪旅游情感形象以积极正面为主,除雪乡外,其余5个景点均具有强烈的推荐意愿;3)冰雪旅游的整体形象感知主题涵盖冰雪娱乐、冰雪观光、冰雪运动、特色美食和文化.研究丰富了旅游大数据研究方法,为哈尔滨市冰雪旅游形象塑造提供建议.     

景区旅游厕所满意度的重要性和绩效性实证研究——以山东省4个5A级景区为例

长期以来,旅游厕所是我国旅游业最突出的薄弱环节.旅游厕所问题不仅关乎游客的切身利益,而且关乎目的地的长远发展.本研究以在趵突泉等4个旅游景区调查的575位游客为样本,利用IPA方法分析游客对旅游厕所30个评价指标的感知.结果表明:1)游客对反映旅游厕所"找得到"、"进得去"、"呆得下"的评价指标有最高的重要性感知.对旅游厕所的内饰、外观等方面的评价指标有最低的重要性感知;2)游客对旅游厕所在标识、免收费、开放时间等方面的表现有最高的绩效感知,对旅游厕所在辅助服务人性化、配套设备现代化等方面的表现满意度最低;3)如厕环境、服务残障人士等方面有高重要性但旅游厕所的实际表现不佳,是今后"厕所革命"的工作重心.研究结果有助于从游客需求的角度为我国目前正在推进的旅游厕所革命提供理论依据和实践指导.     

具有多类评价信息的旅游景区游客满意度评价方法

针对多类型评价信息的旅游景区游客满意度评价问题,提出一种基于相对贴近度的评价方法。首先,建立旅游景区旅客满意度评价指标体系;其次,采用实数、区间数、三角模糊数、直觉模糊语言变量和直觉模糊数5种不同类型表示旅游进去的评价信息,提出各个旅游景区关于正理想解的相对贴近度计算方法;据此确定旅游景区满意度排序,并具体给出其评价步骤;最后,通过实例说明该方法的有效性和合理性。     

基于agent仿真的在线客户评论传播机制研究

随着互联网技术的日益发达,网民数量激增,网络口碑在顾客购买决策方面的影响效用越来越显著。在线客户评论作为一种重要的网络口碑传播方式越来越受到企业的重视。不同于以往从实证的角度对在线客户评论影响因素进行研究的文献,本文从在线客户评论的网络传播机制出发,构建在线客户评论的口碑传播模型。而后本文通过Swarm平台进行模拟仿真,主要研究了论坛作为个体在口碑传播中所起到的作用,为网络口碑的研究提供新的思路。本文研究发现在线客户评论的影响机制和因素,为企业更好的开展网络口碑营销提供借鉴。     

基于贝叶斯多元有序probit模型的休闲渔业游客满意度研究

游客满意度是休闲渔业景区制定管理决策的重要参考信息。通过探究游览过程中游客对各单一维度的满意程度与旅游总满意度之间的关系,管理者可以从中准确了解游客偏好、消费行为以及获取旅游产品设计等重要信息。据此,本文采取实地调研,获取11家全国休闲渔业示范基地1510份游客满意度信息,使用马尔科夫链蒙特卡洛法(Markov Chain Monte Carlo, MCMC),估算贝叶斯多元有序probit模型,并利用模型后验结果衡量休闲渔业游客7种分满意度对总体满意度的贡献。研究结果表明:渔憩体验满意度、景区环境满意度以及旅游餐饮满意度是对总体满意度影响程度最大的三种分满意度,所占比例分别为43.58%、24.67%、10.62%。     

基于生存模型的上海F1赛事游客停留时间研究

采用生存模型中的Cox模型对2012年F1大奖赛中国站游客的停留时间及其影响因素进行实证研究.结果显示:2012年上海F1赛事游客停留时间均值为4.80天；受游客社会人口特征、赛事游客满意度、举办地形象和旅游出行特征等4个方面因素的影响.研究表明:F1大奖赛中国站的品牌效应已逐渐形成,为提高赛事游客停留时间,赛事主办方应加强赛前宣传,提升服务质量,针对高消费群体推出深度旅行产品,旅游部门要完善相关旅游产品结构.     

网络环境下考虑目标顾客偏好的服务产品选择方法北大核心CSCD

随着互联网技术的发展,各类电商平台应运而生,所产生的在线评论有助于顾客在购买前更好地了解服务产品.然而,在线评论数量的巨大也为顾客带来负担.为了帮助目标顾客更好地借助在线评论从众多的同类型服务产品中找出符合其偏好的服务产品,文章提出一种考虑目标顾客偏好的服务产品选择方法.首先,根据相关电商平台上的在线评分和文本评论,采用K-Means算法确定服务产品的评价维度;其次,基于概率分布理论,确定基于在线评分的备选服务产品针对各评价标度的概率分布;然后,采用卷积神经网络对文本评论进行情感分类,进而确定基于文本评论的备选服务产品针对各评价标度的概率分布;进一步地,构建总体规范化评价值矩阵;之后,考虑目标顾客关于评价维度的偏好,确定评价维度的相对权重,并运用TODIM方法获得备选服务产品的排序结果;最后,以携程网上的在线评论为依据进行实例研究,说明了该方法的可用性.     

一种使用在线评论信息的商品购买决策分析方法

在线评论信息对消费者的商品购买决策影响非常显著,如何使用数据体量较大的在线评论信息来进行有针对性的商品购买决策分析是近年来尤为需要关注的一个新研究内容。本文提出一种使用在线评论信息的商品购买决策分析方法。首先,通过在线评论信息的挖掘来确定了消费者所重点关注的关于候选商品的商品特征及其权重;然后,通过消费者情感的分析来构建了关于各候选商品的商品购买决策矩阵;在此基础上,通过给出的一种基于随机TOPSIS的方案排序方法来进行了各候选商品的排序。最后,依据携程网提供的关于三家客栈的在线评论信息进行了数据实验,从而说明了本文提出方法的实用性与可行性。     

考虑在线评论的产品免费试用策略

商家提供产品免费试用,要求试用者对产品质量进行在线评论,消费者基于在线评论进行购买决策。免费试用者数量越多,在线评论数量越多,消费者对在线评论越信任。考虑在线评论和产品生产成本,研究商家的产品免费试用策略及其对利润的影响。研究发现,虽然商家承受免费试用的产品生产成本损失,但是免费试用产生的在线评论可以使商家更好地按照产品质量制定价格,因此当产品生产成本较低时,提供免费试用可以提高商家利润。产品生产成本提高,商家的最优免费试用数量减少。产品质量不确定性越大或失配距离单位成本越低,免费试用给商家带来的收益越高。     

在线虚假评论识别中的数据贫乏问题研究

机器学习相关技术的发展提升了在线虚假评论识别的准确率,然而现阶段机器学习模型缺少足够量的已标注数据来进行模型训练。本文基于生成式对抗网络(GAN)提出了评论数据集扩充方法GAN-RDE(GAN-Review Dataset Expansion)以解决虚假评论识别中模型训练数据贫乏问题。具体而言,首先将初始评论数据划分为真实评论数据集和虚假评论数据集,使用真实评论数据集和虚假评论数据集分别训练GAN,生成符合真实评论与虚假评论特征分布的向量。然后将GAN训练得到的符合评论特征分布的向量与初始评论数据集的特征词词向量矩阵进行合并,扩充模型训练数据。最后,利用朴素贝叶斯、多层感知机和支持向量机作为基础分类器,对比数据扩充前后虚假评论识别的效果。实验结果表明,使用GAN-RDE方法扩充评论数据集后,机器学习模型对虚假评论识别准确率得到显著提升。     

网络购物环境下物流满意评价模型及实证研究

中国网络购物发展迅速,市场规模持续递增.物流在网络购物中的作用不容忽视,已成为影响其发展的重要因素.在国外物流服务质量评价指标与中国本土物流服务质量评价指标基础上,结合顾客对中国网络购物物流抱怨的集中点,构建物流满意评价指标,运用层次分析法确定评价指标的权重,应用模糊综合评价理论构建物流满意评价模型,通过实证分析验证了模型的有效性,并尝试提出一些改善物流满意的措施.     

关于带运输的单机调度在线问题的研究

本文研究了带运输机的单机在线调度问题。问题假设工件实时在线到达,系统中有一台运输机,该运输机每次最多运输$k$个工件,每个工件需要先在单机上完成加工,然后再被运输机运往目的地,问题的优化目标为最小化完工时间,即所有工件被加工完并且运往目的地的时间最短。针对该问题,作者研究了工件满足一致性条件的模型,并且基于贪心思想给出了竞争比为$\frac{\sqrt{5}+1}{2}$的在线算法,并且证明该算法是最优在线算法。     

关于带运输的单机调度在线问题的研究

本文研究了带运输机的单机在线调度问题。问题假设工件实时在线到达,系统中有一台运输机,该运输机每次最多运输$k$个工件,每个工件需要先在单机上完成加工,然后再被运输机运往目的地,问题的优化目标为最小化完工时间,即所有工件被加工完并且运往目的地的时间最短。针对该问题,作者研究了工件满足一致性条件的模型,并且基于贪心思想给出了竞争比为$\frac{\sqrt{5}+1}{2}$的在线算法,并且证明该算法是最优在线算法。     

基于在线评论的多个竞争制造商和零售商的产品定价策略

在线评论作为一种产品信息传播载体,越来越受到网上电商及消费者的重视,并在很大程度上影响消费者的购买决策。本文在多个竞争性制造商为在线零售商提供可替代性产品并通过零售商销售给网络消费者的电子商务环境下,研究在线评论信息如何影响网络消费者购买决策及在线零售商和制造商的定价策略。以neo-Hoteling模型为基础,构建了依赖零售渠道在线评论的消费者选择模型,并通过模型求解定量分析了二级供应链结构分散系统下在线评论对多个竞争性制造商及零售商最优决策的影响。得到当制造商基于评论制定最优定价策略时,在线评论对市场竞争强度没有影响,但决定潜在市场大小;各产品的均衡批发价及销售价按一定的比例随评论揭示的该产品与其他产品质量均值之差(正或负)增加或减少,评论信息通常会使制造商因好评而获利,由于评论增加了不同产品需求的不对称性,零售商因而具有更大的调价空间,往往通过提高(降低)占据有利(不利)评论的产品价格获得更高的利润。     

The impact of tourist destination on hotel efficiency: A data envelopment analysis approach

This paper evaluates the impact of location on hotel efficiency using a sample of 400 Spanish hotels, the novel aspect being that location is considered at the tourist destination level. Moreover, for the first time, the location variables are based on the main theoretical models concerning location in the hotel sector, namely geographical positioning models, agglomeration and urbanization economic models and competitive environment models. The methodology consists of a four-stage data envelopment analysis (DEA) model that decomposes super-efficiency in the portion attributable to the tourist destination and the portion attributable to hotel management. Then, managerial efficiency is regressed against hotel characteristics, while tourist destination efficiency is explained by the characteristic of each location. The findings highlight the importance of tourist destinations, providing novel empirical support for the propositions of the main location models. Indeed, the tourist destination is the main cause of differences in the level of efficiency among hotels. The occupancy level, degree of seasonality and market concentration are the variables with the greater impact on efficiency.     

基于在线评论的新产品定向市场播种最优策略研究

定向市场播种,即选择特定的消费群体对其免费发放新产品,由此获得的在线评论对其他潜在消费者的购买决策有较大的影响作用,但还没有 相关研究。以在线销售的新产品为研究对象,基于Hoteling模型,加入在线评论对消费者预期值的影响作用来构建企业最优收益模型,研究垄断厂商最优的定向播种策略。研究结果揭示了(1)最优播种目标与消费者对产品的初始预期值相关:预期值较高时,可不播种;预期值处于中等水平,可选择均匀播种;预期值较低时,应选择高匹配用户播种;(2)三种播种方式下各自的最优播种比例及其定价策略;(3)当消费者初始预期值与产品不匹配成本发生变化时,三种播种策略下最优的播种比例和定价策略的调整方案。研究结果为探究在线评论对播种策略的影响提供了新的研究方向和理论依据。     

基于多任务委托代理模型的导游动态薪酬契约设计

旅游服务质量是旅游业可持续发展的重要决定因素,如何通过设计合理的薪酬契约激励导游努力提高服务质量是现今旅行社面临的难题。基于Holmstrom提出的多任务代理模型,考虑导游的纵向多任务特性,将导游投入划分为追求当期业绩和追求服务质量的旅行社声誉建设两个维度的多任务问题,导游的服务绩效由其个人业绩和服务质量决定,以此为基础构建了多周期动态契约,与没有考虑服务质量投入的单周期静态契约进行比较分析,最后给出了其数值仿真结果。结果表明:本文所提多周期动态契约对旅行社和导游双方具有明显的帕累托效率改进,且从长远来看,对旅行社声誉的提高以及游客满意度的提升效果显著。