文献类型：期刊文章

作　　者：刘岩[1,2] 张艳荣[1,2] 赵志杰[1,2] 闫晓彤[1,2] 张佳琳[1,2]

Liu Yan;Zhang Yanrong;Zhao Zhijie;Yan Xiaotong;Zhang Jialin(School of Computer and Information Engineering,Harbin University of Commerce,Harbin 150028,Heilongjiang,China;Heilongjiang Key Laboratory of Electronic Commerce and Information Processing,Harbin University of Commerce,Harbin 150028,Heilongjiang,China)

机构地区：[1]哈尔滨商业大学计算机与信息工程学院,黑龙江哈尔滨150028 [2]哈尔滨商业大学黑龙江省电子商务与信息处理重点实验室,黑龙江哈尔滨150028

出　　处：《计算机应用与软件》

基　　金：教育部人文社会科学研究项目(18YJAZH128)。

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：2

起止页码：54-60

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着信息技术发展和社交平台多方面渗入,在线评论凭借真实客观的优点已成为商家和消费者的主要信息来源。结合TF-IDF、K-means算法获取酒店顾客满意度影响因素;采用基于监督学习的分类算法与百度自然语言处理API得出情感极性值;利用多元线性回归建立满意度评估模型,并将该模型应用于“2019哈尔滨冰上冰雪嘉年华”期间754家酒店的满意度分析中。研究结果表明:与现有酒店预订平台相比,该评价体系更加客观全面,顾客对此阶段的酒店总体满意度中等偏上,单维度分析中,总体感受是顾客最为关注的问题,但是酒店设施和卫生环境等因素也会影响酒店顾客满意度的提升。

关 键 词：酒店顾客满意度  TF-IDF K-MEANS 文本分类 情感分析

分 类 号：TP399]