论文部分内容阅读
主题酒店作为一种新业态，并非是对传统星级酒店的替代，两者之间反而出现了融合的趋势。旅游者在不同的时空内，基于差异化的旅游需求有可能会实现对于星级酒店与主题酒店的消费转换。因此，精细化地把握主题酒店与星级酒店客人的差异化的情感特征，对于实现两者错位又相互融合的差异化营销策略具有重要意义。本文以北京地区的星级酒店和主题酒店为例，从全球最大的旅游点评网站TripAdvisor上获取酒店的海量数据，运用计算技术，采用Machine Learning方法来对TripAdvisor上酒店消费者的评论进行情感分类。在通过德尔菲法等人工方式获取少量需要标注的训练数据集后，采用半监督式的情感分类方法，生成情感训练器，进而生成分别描述星级酒店与特色酒店群体的高频词并可视化共词网络，最后粗略抽象出两种不同类型酒店的客人的情感特征。