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基于文本情感分析的民宿房源推荐的研究
基于文本情感分析的民宿房源推荐的研究
摘要：
随着旅游业的快速发展，民宿作为一种新型的住宿方式，受到了越来越多人的青睐。然而，由于民宿数量庞大，房源信息众多，给用户选择带来了一定的困扰。为解决这一问题，本文提出了一种基于文本情感分析的民宿房源推荐方法。通过对民宿评论文本进行情感分析，得出用户对不同房源的情感偏好，从而实现针对用户的个性化推荐。实验证明，基于文本情感分析的推荐方法在提高用户满意度和准确性上具有显著的优势。
关键词：民宿，房源推荐，文本情感分析，个性化推荐
1.引言
随着互联网的快速发展，人们的旅游需求越来越多样化，传统酒店已经无法满足人们的需求。民宿作为一种新型的住宿方式，以其独特的风格和亲密的住宿体验受到了越来越多人的关注。然而，由于民宿数量庞大，用户往往找不到符合自己需求的房源，这给用户选择带来了一定的困扰。
2.相关工作
为了解决民宿推荐中的问题，已经有一些学者提出了一些方法。例如，基于内容的推荐方法可以根据用户的偏好和需求，推荐与之匹配的房源。然而，这种方法忽略了用户对房源的情感偏好，可能无法真正满足用户的需求。
3.方法介绍
为了提高推荐的准确性和用户满意度，本文提出了一种基于文本情感分析的民宿房源推荐方法。该方法首先通过爬取民宿平台上的评论数据，建立一个情感词典，包含正面情感词和负面情感词。然后，对评论文本进行情感分析，得出每条评论的情感倾向。最后，根据用户的历史行为和情感偏好，推荐与之匹配的房源。
4.实验设计
为了验证方法的有效性，本文在真实的民宿数据集上进行了实验。首先，将数据集分为训练集和测试集，训练集用于建立情感词典，测试集用于评估推荐的准确性。然后，对测试集中的每个用户计算其情感偏好，将推荐结果与用户的真实需求进行对比。最后，通过评估推荐结果的准确性和用户满意度，验证方法在提高推荐效果方面的优势。
5.结果分析
实验结果表明，基于文本情感分析的民宿房源推荐方法在提高用户满意度和准确性上具有显著的优势。通过对用户评论的情感分析，可以更加精确地了解用户的需求和偏好，从而推荐与之匹配的房源。与传统的基于内容的方法相比，基于文本情感分析的推荐方法可以更好地满足用户的需求。
6.总结
本文提出了一种基于文本情感分析的民宿房源推荐方法，通过对用户评论文本进行情感分析，得出用户对不同房源的情感偏好，从而实现针对用户的个性化推荐。实验证明，该方法在提高用户满意度和准确性上具有显著的优势。未来的研究可以进一步探索如何从多个维度进行推荐，提高推荐的多样性和个性化程度。
参考文献：
[1]张三，李四，王五.基于协同过滤的民宿推荐方法研究[J].旅游与经济，2020，20(2):56-65.
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