基于主题模型的文化资源密集区感知研究 ——以北京门头沟为例

随着国家树立文化自信、强调文化传承、弘扬文化精髓等战略的提出,要求调动一切力量发展和继承文化传统,文化资源密集区文化遗产丰富,作为文化传承保护的重要载体愈发被学者和社会各界人士关注。在总结梳理现阶段文化遗产保护传承利用相关研究的基础上,探索将微博数据、大数据分析方法与文化资源保护利用相结合,利用爬虫工具获取门头沟地区2017年一年内带有位置信息的9万余条微博数据,运用机器学习框架Scikit-Learn,通过朴素贝叶斯对相关数据进行学习训练,将与文化感知相关的微博文本选取出来,进一步用LDA模型将文化资源保护利用的相关微博分为5个主题,并利用GIS技术,将主题分析结果进行空间分析,根据每个主题的空间分布特征与主题关键词特征相结合,归纳为古刹祈福、徒步观景、古村度假、自驾休闲、民俗感悟五大主题,发现5个主题的分布空间特征较为明显,文化资源密集区的空间结构对归属主题的内涵有很好的解释和支撑作用。