《基于文本挖掘的青岛市民宿评论分析系统设计与实现》开题报告

一、选题依据：

1.研究背景

2.理论意义

3.现实意义

4.国内外研究现状、水平及发展趋势简述

（1）国外研究现状

（2）国内研究现状

（3）发展趋势

二、研究内容

1.主要研究内容

2.研究方法

(1)文献研究法

(2)数据挖掘法

3.技术路线

4.实施方案

（1）数据采集与预处理

（2）设置LDA主题模型

（3）情感分析

（4）系统集成与可视化

5.可行性分析

三、主要参考文献

一、选题依据：

1.研究背景

当下，社会经济蓬勃发展，旅游业作为全球经济增长的关键驱动力，让青岛这座兼具海滨风光与深厚历史文化遗迹的城市成为旅游热门地，民宿产业也随之兴盛，各大旅游预订平台积累了海量青岛市民宿评论，这些评论反映住宿多方面情况。但民宿商家人工处理海量评论既耗时费力又难精准提取关键信息以优化服务、提升竞争力，游客也难以在繁杂评论中迅速找到真实有价值的参考、抉择合适民宿，出行前焦虑增加。故而，借助文本挖掘技术构建针对青岛市民宿评论的分析系统迫在眉睫，既能助商家优化经营，又可为游客提供选择指南、提升出行体验。

2.理论意义

本研究围绕青岛市民宿评论展开，深度融合文本挖掘技术，把 LDA 模型、情感分析以及情感词典与朴素贝叶斯方法有机结合，深入探究其在处理短文本、主观评价数据时的协同优化策略，一方面丰富自然语言处理技术在特定地域、特定行业的应用实例，另一方面通过对比多方法融合与单一模型在情感分类、主题提取的成效差异，为文本挖掘理论向细分领域拓展筑牢实证根基，助力自然语言处理算法、模型迭代优化，推动文本语义理解、信息抽取相关理论向前发展。

3.现实意义

研究成果落地为分析系统后，将从多方面发挥关键作用。首先赋能民宿经营者，助力其迅速捕捉顾客反馈，精准剖析房间、周边环境、服务环节等方面优劣，进而针对性优化房源配置、强化员工培训、革新经营流程，实现成本管控与效益提升，在同行竞争中崭露头角。其次优化游客体验，游客预订民宿前，凭借系统能清晰洞察民宿综合评价，详细了解多维度主题热度与情感倾向，依个人喜好精准筛选优质民宿，规避决策风险，增强对青岛民宿的信任。最后引领行业升级，随着民宿商家依据系统指引持续改进，青岛民宿行业将构建以顾客需求为导向的良性竞争生态，逐步迈向规范化、品质化发展轨道，为其他地区民宿产业树立标杆，为青岛城市旅游持续注入强劲动力。

4.国内外研究现状、水平及发展趋势简述

（1）国外研究现状

国外学者在相关研究上也有建树，Twil A、Bencharef O 和 Kaloun S 对旅游评论采用 LDA 主题基于情感分析方法，能了解游客对旅游相关方面的评价和情感倾向，有助于旅游行业改进[1]；Maryam M 采用数据挖掘技术挖掘时尚领域在线评论常用术语来预测评论有用性，帮助消费者筛选有价值评论[2]。

（2）国内研究现状

国内众多学者针对民宿相关领域展开研究，如陶梦园对民宿房客满意度采用文本挖掘技术进行分析，得出影响满意度的因素[3]；孙澄对网络民宿平台评论运用情感分析，明确评论的情感倾向[4]；厉栋对共享民宿基于情感计算和可视分析技术实现推荐和分析[5]；杨鑫对民宿评论分别采用文本挖掘和基于领域词典的情感分析方法，判断评论者态度[6]；田宇和孙凤芝基于在线评论分析青岛市民宿游客体验，为当地民宿服务改善提供依据[7]；林雅慧等人对武汉市共享民宿线上评论进行特征分析，呈现当地民宿行业特点[8]；杨鑫、杨云帆、焦维等学者针对贵阳民宿评论，采用基于领域词典的情感分析法（结合LDA主题模型和可视化技术），得出构建的领域词典相较基础情感词典性能提升，并能详尽分析民宿评论中的正负面主题及其原因，为民宿管理者提供决策支持的结论[9]。范慧如和张河清利用网络文本分析广东省乡村民宿游客感知，为民宿发展指引方向[10]；周伊萌等人采用网络文本情感分析浙江省白金级民宿顾客体验，助力高端民宿服务改进[11]；徐应发运用LDA模型、情感词典、传统机器学习及深度学习（BERT模型）对哈尔滨冰雪大世界在线评论进行分析，发现游客正面评价集中于观赏性、便利性等方面，负面反馈则针对服务质量和价格问题，且深度学习模型在情感分析中表现更佳，为景区服务改进提供了参考[12]。邓慈云和余国清利用朴素贝叶斯进行影评情感分析，判断电影评价情感[13]；董思梦采用 LDA 和朴素贝叶斯方法研究重庆市旅游目的地游客感知形象，助力当地旅游发展[14]；王阳和周云才对朴素贝叶斯分类算法进行设计与分析，为数据分析提供算法基础[15]；宋佳璐运用统计学习算法进行民宿评论情感分析，准确判别评论情感[16]。

（3）发展趋势

在未来，民宿行业正朝向品质化、专业化、品牌化方向发展，伴随多元化经营模式的探索与数字化、智能化技术的应用，不断提升消费者体验。同时，绿色环保理念的融入及社交属性的增强，进一步丰富了民宿的内涵。政府政策的支持与规范引导，也为行业的健康、可持续发展奠定了坚实基础。

二、研究内容

1.主要研究内容

本研究旨在构建一个基于文本挖掘的青岛市民宿评论分析系统，以助力民宿经营者优化服务并提升游客满意度。首先，从携程等在线旅游平台采集包含评论内容、评分、民宿名称等关键信息的民宿数据，经过去除无关字符、停用词及分词等预处理后，存储于 MySQL 数据库中。接着，基于预处理数据训练 LDA 主题模型，通过调整参数确定最佳主题数，挖掘潜在主题如房间设施、周边环境等，并可视化展示主题分布，深入剖析每个主题下的关键词概率分布。同时，构建情感词典并为情感词赋予权重，对评论进行情感标注和得分计算，判断情感倾向；利用朴素贝叶斯模型对评论进行分类预测，与情感词典结果融合，提高情感分析准确性。最后，搭建稳健的后端架构，采用 Python Django 框架搭建数据接口，实现模块间无缝对接；前端界面设计上，利用 WordCloud 库生成词云图展示民宿优缺点，用 Matplotlib 或 Seaborn 库绘制柱状图呈现各维度情感得分，打造用户友好的交互界面，实现民宿店主输入关键信息后自动抓取、分析评论数据，并一站式呈现可视化结果，包括词云图、柱状图及总体评价等信息。

2.研究方法

(1)文献研究法

查阅国内外相关文献，了解民宿定价的研究现状，学习相关的定价理论和数据挖掘、机器学习算法，为本研究提供理论基础和技术支持。

(2)数据挖掘法

运用爬虫技术抓取网络评论数据，结合 LDA、朴素贝叶斯等算法进行数据挖掘与分

析，实现对民宿评论的深度洞察。

3.技术路线

通过Python库从在线旅游平台抓取民宿评论数据，并进行数据清洗、分词、去除停用词等预处理工作。随后，利用LDA主题模型挖掘评论中的潜在主题，并通过可视化手段展示主题分布。同时，构建情感词典并训练朴素贝叶斯模型，对评论进行情感分析，判断情感倾向。最后，搭建稳健的后端架构，设计用户友好的前端界面，实现数据的无缝对接、存储、处理及可视化展示，为民宿店主提供一站式评论分析服务。

图 1 技术路线图

4.实施方案

（1）数据采集与预处理

从在线旅游平台（如携程）收集民宿数据。收集的数据应包括评论内容、评分、民宿名称等关键信息。对数据进行清洗，包括去除无关字符、停用词，以及分词等处理，如借助 Python 的 Jieba 分词工具，对清洗后的评论文本进行分词操作，将连续的文本序列切分为单个词语。去除停用词，以减少噪声数据对后续分析的影响。处理前后的数据均存储在MySQL数据库中。

（2）设置LDA主题模型

基于预处理后的数据训练 LDA 主题模型，通过调整参数确定最佳主题数，挖掘出青岛市民宿评论中的潜在主题，如房间设施主题、周边环境主题等，并可视化展示主题分布。用词袋模型进行文本向量化转换，将向量化后的文本数据输入LDA 模型进行训练。训练完成后，深入剖析每个主题下的关键词分布，关键词以概率形式呈现，概率值越高表明该词在对应主题下的代表性越强。

（3）情感分析

基于情感词典：构建情感词典，包含正面情感词（如“满意”、“舒适”、“美丽”等）和负面情感词（如“失望”、“脏乱”、“服务差”等），并为每个情感词赋予相应的权重.对评论进行情感标注，识别其中的情感词，并根据情感词的权重计算每条评论的情感得分，判断其情感倾向（正面、负面）.分析不同情感倾向的评论分布，了解游客的整体情感态度和对民宿的具体评价。

朴素贝叶斯分类：利用已标注情感倾向的训练样本训练朴素贝叶斯模型，对评论进行分类预测，将其分为积极、消极情感类别，与基于情感词典的分析结果相互验证、融合，提高情感分析的准确性。

（4）系统集成与可视化

（1）后端架构搭建：

设计稳健高效的后端数据存储与处理架构，采用关系型数据库（如 MySQL）存储原始评论、预处理结果、模型分析数据等，利用 Python Django 框架搭建数据接口，保障 LDA 模型与情感分析模块结果顺畅传输至前端，实现模块间无缝对接并将可视化图表集成到网页页面中。

(2)前端界面设计

利用 Python 的 WordCloud 库，用词云图展示优点和不足。对于优点，将正面评价中的高频词汇制作成词云图，字体大小与词汇频率成正比；对于不足，将负面评价中的高频词汇制作成词云图。使用 Python 的 Matplotlib 或 Seaborn 库绘制柱状图，展示各个方面的情感得分，横坐标为地理位置、房间卫生等方面，纵坐标为情感得分。设计用户友好的交互界面，民宿店主输入关键信息后，系统自动抓取相关评论数据进行分析，并在页面呈现可视化结果，包括词云图、柱状图及各维度情感得分、总体评价等信息，实现一站式分析服务。

5.可行性分析

技术可行性方面，一方面，技术成熟度高，如 Scrapy 框架在数据采集领域应用广泛，高效稳定、便于定制，能精准抓取民宿评论；Jieba 等工具可强力处理文本，将原始评论转化为适配模型的规范格式。另一方面，模型可靠，LDA 模型挖掘主题经验丰富，经 Gensim 库效果显著，朴素贝叶斯模型结合 Scikit-learn 库在文本分类表现优异，配合专属情感词典可精准判断情感倾向。再者，开发便捷，后端以 Python 为主，凭其丰富库资源与简洁语法，数据处理各环节轻松实现，前端用 HTML结合 Echarts 库构建美观易用界面，确保前后端无缝对接。

社会可行性方面，青岛民宿行业迅猛发展，民宿商家亟待提升经营水平、强化竞争力，游客急需精准的民宿选择参考，本系统恰能满足双方急切需求，有望获广泛支持。此外，系统应用后将助力青岛民宿产业迈向规范化、品质化，促当地旅游经济繁荣，商家依结果优化服务吸引游客，游客精准选宿减少差评，形成产业良性循环，对地方社会经济发展意义重大。