数据驱动的文化旅游信息服务优化与智能推荐

《数据驱动的文化旅游信息服务优化与智能推荐》聚焦我国经济转向高质量发展阶段背景下的“经济发展质量测度”核心议题，采取理论梳理与实证分析相结合、立足国情与借鉴国际经验相融合、定性分析与定量研究相衔接的研究方法，对经济发展质量的理论内涵、影响机理、测度方法及中国实践进行系统研究，得出近年来中国经济发展质量总体稳步提升但演进轨迹与经济增速不同步、中高速增长阶段质量提升速度更快的核心结论，同时印证了党中央不再简单以国内生产总值增长率论英雄论断的科学性。本书的出版对丰富经济高质量发展的理论体系具有重要学术价值，为科学测度经济发展质量提供了可借鉴的方法论与实证案例，同时为政府制定推动经济高质量发展的相关政策提供了坚实的决策参考，对引导社会树立正确的发展质量观也具有积极的现实意义。

本书聚焦于文化和旅游深度融合背景下，如何通过数据挖掘与数智技术手段提升文化旅游信息服务的效率和质量。随着游客对旅行中的文化体验需求日益增长，旅游方式也正从“以观光为主”逐步转向“文化沉浸式”深度体验。本书以用户生成内容（UGC）为核心数据来源，围绕文化旅游信息的呈现、检索与推荐三个关键环节，系统构建了文化资源标签生成、方面级情感分析、用户文化偏好建模及智能推荐算法等方法体系。本书共六章，涵盖理论基础、关键技术、模型构建与实证分析。通过引入关键词抽取、深度学习、语义分析及推荐系统等数智技术，实现了对文化旅游信息的结构化表达、用户感知情感的量化分析以及多因素驱动的个性化推荐服务。研究成果不仅提升了用户获取信息的效率与准确性，也为文化旅游平台构建智慧服务体系提供了理论支撑与实践路径。本书适用于从事文化旅游、智慧文旅、数据挖掘及推荐系统等领域研究的高校师生、科研人员及行业从业者，对推动文旅数字化转型与高质量发展具有参考价值。

郑淞尹，华中师范大学国家文化产业研究中心博士，现任重庆工商大学管理科学与工程学院大数据管理与应用系副主任，讲师，硕士生导师，主要研究方向为文旅融合、智慧旅游、推荐系统。

目 录1 绪论 / 11. 1 研究背景与意义 / 11 . 1 . 1 背景概述 / 11 . 1 . 2 理论意义与应用价值 / 51. 2 国内外研究现状综述 / 61 . 2. 1 文化旅游研究进展 / 71 . 2. 2 用户生成内容研究进展 / 131 . 2. 3 旅游信息挖掘研究进展 / 181 . 2. 4 景点推荐研究进展 / 211 . 2. 5 研究评述 / 251. 3 研究思路与创新之处 / 261 . 3 . 1 研究思路 / 261 . 3 . 2 创新之处 / 271. 4 研究方法与技术路线 / 281 . 4. 1 研究方法 / 291 . 4. 2 技术路线 / 291. 5 章节安排与研究内容 / 312 理论基础与关键技术 / 332. 1 理论基础 / 332. 1 . 1 需求层次理论 / 332. 1 . 2 文化结构理论 / 352. 1 . 3 游客感知理论 / 362. 1 . 4 网络口碑理论 / 372. 2 关键技术 / 402. 2. 1 关键词自动抽取技术 / 402. 2. 2 方面级情感分析技术 / 462. 2. 3 个性化推荐技术 / 522. 3 本章小结 / 593 基于 UGC 的景点文化资源标签自动生成研究 / 613. 1 研究框架 / 623. 2 文化资源标签体系构建与生成方法 / 633 . 2. 1 标签体系设计思路 / 633 . 2. 2 标签自动生成方法 / 643. 3 实验与结果分析 / 683 . 3 . 1 数据集构建与预处理 / 683 . 3 . 2 标签生成结果 / 693 . 3 . 3 标签展示 / 763 . 3 . 4 标签应用示例 / 773. 4 本章小结 / 814 基于 UGC 的用户方面级情感挖掘研究 / 834. 1 研究框架 / 854. 2 用户方面级情感挖掘关键步骤 / 864. 2. 1 基于文化标签的方面词词库构建 / 864. 2. 2 方面级语句抽取方法 / 874. 2. 3 方面级语句情感分类 / 914. 2. 4 用户情感指数设计 / 934. 3 数据集与情感分类实验设置 / 964. 3 . 1 数据集及处理 / 964. 3 . 2 方面级语句情感分类实验设置 / 1004. 4 情感分类结果与情感指数计算 / 1024. 4. 1 情感分类模型性能比较 / 1024. 4. 2 方面级语句情感分类结果 / 1044. 4. 3 用户情感指数计算结果 / 1114. 5 本章小结 / 1165 基于 UGC 的用户文化偏好建模与智能推荐 / 1175. 1 研究框架 / 1185. 2 用户文化偏好与时间情景信息挖掘 / 1195 . 2. 1 用户文化偏好挖掘 / 1195 . 2. 2 时间情景信息挖掘 / 1215. 3 相似用户挖掘 / 1235 . 3 . 1 行为相似度计算方法 / 1235 . 3 . 2 评分相似度计算方法 / 1245 . 3 . 3 文化偏好相似度计算 / 1255 . 3 . 4 基于分段用户群构建相似用户集 / 1255. 4 景点智能推荐模型设计 / 1285 . 4. 1 基于行为的推荐算法 / 1285 . 4. 2 基于行为和改进余弦相似度的推荐算法 / 1295 . 4. 3 基于用户评分和皮尔逊相关系数的推荐算法 / 1295 . 4. 4 多因子融合推荐模型 / 1305 . 4. 5 分群推荐策略 / 1335. 5 实验设置与推荐效果分析 / 1345 . 5 . 1 数据集及处理 / 1345 . 5 . 2 文化偏好与情景建模结果 / 1355 . 5 . 3 时间情景信息挖掘结果 / 1375 . 5 . 4 相似用户挖掘结果 / 1415 . 5 . 5 推荐算法性能评估 / 1495. 6 本章小结 / 1536 研究总结与未来展望 / 1546. 1 研究总结 / 1546. 2 管理启示 / 1576. 3 研究不足与展望 / 159参考文献 / 161