旅游網(wǎng)絡(luò)輿情主題分析：以澳門(mén)為例

王航飛+賈素玲+李明偉

[摘 要]隨著旅游產(chǎn)業(yè)的逐步發(fā)展和Web 2.0時(shí)代的到來(lái)，各種與旅游目的地相關(guān)的輿情見(jiàn)諸網(wǎng)絡(luò)，因此而產(chǎn)生的旅游網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)量也與日俱增。然而，如何從海量的旅游網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，成為了急需解決的問(wèn)題。本文以澳門(mén)地區(qū)為例，從互聯(lián)網(wǎng)上采集與該地區(qū)相關(guān)的旅游輿情數(shù)據(jù)，采用文本挖掘的相關(guān)技術(shù)，建立主題模型并進(jìn)行分析。這對(duì)于旅游企業(yè)維護(hù)企業(yè)形象、制定發(fā)展戰(zhàn)略；政府進(jìn)行旅游目的地輿情監(jiān)測(cè)及制定建設(shè)規(guī)劃，具有積極的借鑒意義。

[關(guān)鍵詞]旅游；網(wǎng)絡(luò)輿情；澳門(mén)

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.14.113

[中圖分類號(hào)]F592.7 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1673-0194（2017）14-0-02

0 引 言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)發(fā)展，我國(guó)旅游業(yè)進(jìn)入了蓬勃發(fā)展階段。同時(shí)，隨著信息技術(shù)的快速進(jìn)步，新興的社會(huì)化媒體和傳統(tǒng)的大眾媒體，更加便捷地通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)旅游熱點(diǎn)事件或議題表達(dá)情感、意見(jiàn)、觀點(diǎn)和態(tài)度。旅游網(wǎng)絡(luò)輿情這一新興的網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象，越來(lái)越被科研工作者、政府、旅游企業(yè)所重視。針對(duì)旅游網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)量大、噪聲多的特點(diǎn)，本文采用主題模型的方法對(duì)其進(jìn)行分析研究，不僅可以及時(shí)掌握旅游者出游過(guò)程中的利益訴求，還可以了解旅游目的地的熱點(diǎn)問(wèn)題，從而為政府機(jī)構(gòu)和旅游企業(yè)提供有價(jià)值的決策信息。澳門(mén)作為世界上有名的旅游目的地之一，廣受廣大旅游愛(ài)好者尤其是內(nèi)地游客的喜愛(ài)。自2003年澳門(mén)自由行政策開(kāi)放以來(lái)，赴澳旅游人數(shù)大幅增加，其間的旅游問(wèn)題層出不窮。因此，本文擬采集澳門(mén)旅游網(wǎng)絡(luò)輿情的相關(guān)數(shù)據(jù)，建立主題模型并進(jìn)行分析，并最終給出結(jié)論。

1 主題模型

主題模型是目前文本挖掘領(lǐng)域常用的語(yǔ)言模型，是結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等相關(guān)方法的一種統(tǒng)計(jì)模型。主題模型的基本思想認(rèn)為文本是由多個(gè)主題混合而成的，而主題是特征詞上的一種概率分布，即每篇文本是主題的混合分布，而每一個(gè)主題是一組特征詞的混合分布。主題模型中最常用的是LDA（Latent Dirichlet Allocation）。類似于分層貝葉斯，LDA模型包括3層（語(yǔ)料層、文檔層、詞層），如圖1所示。灰色陰影部分W代表可觀測(cè)隨機(jī)變量，Z和θ代表潛在變量，α和β是在語(yǔ)料層的超參數(shù)，矩形框（plate）代表貝葉斯概率求解的迭代過(guò)程。最外邊的矩形框M代表文檔，里面的矩形框N代表在一個(gè)文檔中重復(fù)地選擇潛在主題和詞。

其中，α是服從Dirichlet分布的參數(shù)，決定主題之間的差異性，α越小，主題之間差異性越大；θ是一個(gè)1×K的隨機(jī)列向量，表示各主題發(fā)生的概率，P（θ）～Dirichlet（α）；zi，j是由θi概率分P（θ），產(chǎn)生的離散隨機(jī)變量，表示文檔i中詞j的話題概率；φ是一個(gè)K×|V|的矩陣，表示話題K的詞匯概率分布，且β是φ分布的超參數(shù)。那么，在α和β已知的情況下，可以得到θ、z、w的聯(lián)合分布：

因此，在LDA模型中，只需要知道α和β的參數(shù)值便可用于表示文檔集。通過(guò)貝葉斯概率模型，使用極大似然估計(jì)（EM）的方法求α和β的后驗(yàn)分布。具體的參數(shù)估計(jì)方法此處不進(jìn)行贅述。

困惑度（Perplexity）是一種常用來(lái)衡量主題模型的指標(biāo)。通常來(lái)說(shuō)，一個(gè)較低的困惑度的模型表示具有更好的泛化性能力。對(duì)于M篇文檔，困惑度的定義如下：

2 主題建模與分析：以澳門(mén)為例

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

針對(duì)澳門(mén)地區(qū)2015年的旅游網(wǎng)絡(luò)輿情，本文使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)采集每條輿情的標(biāo)題、內(nèi)容、發(fā)布時(shí)間，其中，將發(fā)布時(shí)間轉(zhuǎn)化為時(shí)間戳，作為該輿情的唯一標(biāo)識(shí)符（ID）。接著，對(duì)采集的內(nèi)容進(jìn)行清洗、分詞、去停用詞等預(yù)處理操作。

值得注意的是，采集的澳門(mén)旅游輿情數(shù)據(jù)為繁體字，并不能簡(jiǎn)單地將其轉(zhuǎn)換為簡(jiǎn)體字進(jìn)行處理。因?yàn)榛浾Z(yǔ)在表達(dá)方式上與普通話存在一些差別。因此，為了保證模型的效果，本文沒(méi)有采取繁轉(zhuǎn)簡(jiǎn)的操作，而是針對(duì)語(yǔ)料特點(diǎn)，反復(fù)迭代建立繁體停用詞表及字典。

2.2 主題模型訓(xùn)練與結(jié)果分析

在預(yù)處理的基礎(chǔ)上，本文對(duì)2015年澳門(mén)旅游網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)建立LDA主題模型。為了確定需要的主題的個(gè)數(shù)，本文先設(shè)定主題數(shù)分別為10、20、30、40、50、70、90，分別得到各個(gè)主題數(shù)下的困惑度，并繪圖（見(jiàn)圖2）觀察。

根據(jù)圖2可以看出，主題數(shù)為20時(shí)，困惑度發(fā)生了明顯變化，且隨著主題數(shù)的增加，困惑度變化幅度不再顯著。同時(shí)，根據(jù)觀察所得結(jié)果，主題數(shù)為20時(shí)，各個(gè)主題之間差異相對(duì)明顯，且能代表所有網(wǎng)絡(luò)輿情。所以，選取最佳主題數(shù)為20，主題模型結(jié)果如圖3所示。

為了了解輿情的著重點(diǎn)，本文在訓(xùn)練得到的LDA模型基礎(chǔ)上，得到每條輿情屬于哪個(gè)主題，從而可以統(tǒng)計(jì)得出每個(gè)主題的主題強(qiáng)度，結(jié)果如圖4所示。

統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，主題10、主題11、主題2依次占有較大比重，是輿情的主要焦點(diǎn)。通過(guò)總結(jié)歸納，主題10主要與零售業(yè)相關(guān)，主題11主要與政府旅游規(guī)劃相關(guān)，主題2主要與政府立法活動(dòng)有關(guān)。另外，通過(guò)主題模型的結(jié)果，還可以發(fā)現(xiàn)，水貨客（主題3）、突發(fā)事件（主題17）、酒店業(yè)（主題16）、社會(huì)矛盾（主題20）、金融投資（主題1）等也是澳門(mén)旅游業(yè)中相對(duì)集中的話題。

3 結(jié) 語(yǔ)

本文以澳門(mén)為例，將文本挖掘方法中的LDA模型（Latent Dirichlet Allocation，LDA）應(yīng)用于旅游網(wǎng)絡(luò)輿情分析，對(duì)澳門(mén)地區(qū)2015年旅游網(wǎng)絡(luò)輿情有了整體、客觀的了解。這對(duì)于政府制定旅游政策和引導(dǎo)輿論方向，具有積極的借鑒意義。

主要參考文獻(xiàn)

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