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旅游导刊  2017, Vol. 1 Issue (5): 86-106    DOI: 10.12054/lydk.bisu.41
    
旅游研究中的新技术和新工具(二)
 全文: PDF(1003 KB)   HTML
出版日期: 2017-09-15
PACS:  F59  
基金资助: 本研究受北京市社会科学基金研究基地项目“基于UGC大数据的北京冬奥会海外形象精准投射研究”(17JDGLB006)资助
作者简介:

[作者简介] 吴艺娟(1990—),女,福建漳州人,华侨大学旅游学院硕士研究生,研究方向:旅游企业管理、旅游安全。郑向敏(1954—),男,福建泉州人,华侨大学旅游学院教授,研究方向:旅游企业管理、旅游安全等。通讯作者。

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https://lydk.bisu.edu.cn/CN/Y2017/V1/I5/86

图1  利用机器学习对主题图片进行排序结果示意图
情感动机
兴趣标签
享受
释放
融合
沟通
顺从
归属
舒适
安全
理性
控制
个性
独特
能力
地位
活力
探索
媒体
文学
搞笑
影视
动漫
音乐
美食
设计
时尚
旅游
得分 9 1 3 2 0 9 0 7
表1  通过Censydiam动机分析模型构建的兴趣标签与情感动机的匹配关系
关键词 词频 关键词 词频 关键词 词频
北京 6 175 建筑 173 古北口 354
紫禁城 1 339 历史 279 胡同 254
长城 845 帝国 167 熊猫 253
关键词 词频 关键词 词频 关键词 词频
慕田峪 555 首都博物馆 174 北京动物园 126
天安门 524 雍和宫 125 八达岭 118
朝阳区 440 天坛 138 三里屯 77
颐和园 378 皇帝 118 北京烤鸭 258
宫殿 358 奥林匹克公园 321 司马台 102
首都机场 176 朝阳公园 165 798艺术区 211
表2  以北京Flickr图片元数据进行文本分析得到的北京目的地形象高频词
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