中文文本挖掘算法驱动下旅游景点最优路径计算方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和移动设备的普及，人们在旅游出行前会通过网络平台获取大量旅游信息，例如景点介绍、用户评论、旅游攻略等。

这些海量数据中蕴藏着丰富的用户偏好和旅游资源信息，如何从中挖掘有效信息以辅助用户进行个性化旅游规划成为当前研究热点。

本选题旨在研究中文文本挖掘算法在旅游景点最优路径计算中的应用，通过分析用户评论、旅游攻略等文本数据，挖掘用户对不同景点的偏好和需求，结合景点间的距离、交通等因素，构建基于用户偏好的旅游景点最优路径计算模型，为用户提供个性化的旅游路线规划服务。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着旅游信息化的快速发展，旅游路线规划成为研究热点。

国内外学者在该领域展开了大量研究，取得了一些成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括：1.中文旅游文本挖掘算法研究：针对中文文本特点和旅游文本领域特性，研究高效的中文分词、命名实体识别、情感分析等算法，实现对景点评论、旅游攻略等文本数据的有效信息提取，为后续分析提供数据基础。

2.旅游景点信息提取：基于已构建的中文旅游文本挖掘算法，从海量文本数据中抽取旅游景点相关信息，例如景点名称、地址、开放时间、门票价格、用户评价等，构建旅游景点信息库，为用户提供全面准确的景点信息。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.数据收集与预处理：从携程、马蜂窝等旅游网站和平台收集用户评论、旅游攻略等文本数据，并对数据进行清洗、去噪、分词等预处理操作，为后续分析提供高质量的数据基础。

2.中文文本挖掘算法研究与实现：针对中文文本特点和旅游文本领域特性，研究高效的中文分词、命名实体识别、情感分析等算法。

例如，采用基于深度学习的bert模型进行中文分词和命名实体识别，利用基于情感词典和机器学习的情感分析方法进行用户评论情感倾向分析。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.将中文文本挖掘技术应用于旅游景点最优路径计算，通过分析用户评论、旅游攻略等文本数据，挖掘用户对不同景点的偏好和需求，为个性化旅游路线规划提供新的数据来源和分析方法。

2.结合用户偏好、景点距离、交通成本等因素，构建基于用户偏好的旅游景点最优路径计算模型，为用户提供更加个性化、灵活的旅游路线规划服务。

3.采用深度学习等先进技术改进中文文本挖掘算法，提高景点信息提取和用户情感分析的准确率，为后续分析提供更加可靠的数据基础。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘树林, 郭庆胜, 李晓东, 等. 基于游客时空行为的旅游路线规划方法[j]. 地理与地理信息科学, 2018, 34(02): 115-121.

[2] 李芳, 刘大昕, 孙晓燕. 基于情感分析的旅游信息挖掘与应用研究综述[j]. 情报科学, 2019, 37(01): 124-130.

[3] 王卫东, 李文静. 文本挖掘技术在旅游信息检索中的应用研究[j]. 图书情报工作, 2019, 63(12): 119-126.