[发明专利]一种基于MNLP的景区多维度漏洞评估方法

说明书

本发明公开了一种基于MNLP的景区多维度漏洞评估方法，该方法通过建立景区多维度漏洞评估体系，然后收集各大主流OAT平台上的景区评论数据，利用NLP方法剔除无效的数据，并对各维度进行分类并打分，将数据进行标准化处理剔除量纲影响，最后计算出景区综合口碑指数，其中景区多维度漏洞评估体系包含三级指标，其一级指标为景区综合口碑指数，二级指标为景区口碑维度好评率，三级指标分为九个维度，分别为公共设施、卫生环境、客流状态、旅游交通、景区管理、景点景色、服务质量、门票物价和文化特色，其有益效果为该发明对各大OAT平台上的景区评论进行收集，通过挖掘游客对景区的评价，从而挖掘景区现有的管理漏洞，提高景区综合管理能力和服务水平。

技术领域

本发明涉及大数据旅游技术领域，尤其涉及一种基于MNLP的景区多维度漏洞评估方法。

背景技术

据国家网信办有关数据统计，截至2020年12月，我国网民规模高达8.29亿，全年共计新增网民5700万人。互联网普及率高达59.6％，相比2019年底提升3.8个百分点。上述数据充分说明，绝大多数游客在旅游前喜欢通过PC端或移动端等网络平台来获取该景区的信息，旅游景区的营销方式已经不再只是传统的通过旅行社营销的方式，而更多的是现代的游客通过查询网络平台获取景区信息的新型网络营销方式。随着移动平板和手机的普及，更多的游客偏向使用这两种设备来查询景区资讯，在智慧化旅游时代的今天，旅游业从卖方市场转为买方市场，应该如何分析并使用旅游景区口碑营销策略显得十分重要，亟待解决。

一个景区的口碑在很大程度上决定了游客对这个景区的印象，一个景区口碑的好坏决定着这个景区的产品和服务是否有升值的空间。由此，网络口碑被认定为旅游景区评定的重要指标。同时景区口碑评论数据是游客游玩后对景区管理、服务体验等方面作出的综合反馈。通过挖掘游客对景区的评论数据，掌握景区管理漏洞，提高景区管理能力。

当前，OTA(Online Travel Agency)平台众多，景区评论数据分布于各个OTA上，单一的OTA评论数据并不具有显著代表性。因此，相比于基于单个OTA的景区管理洞察，纳入多个OTA评价数据具有重要作用。但不同OTA平台的综合评价标准不一，因此对其进行标准化处理，尤为重要。

因此为了更加方便快捷的了解游客对景区的评价，从而提高景区的管理能力，本发明提出了一种基于MNLP(Modified Natural Language Processing)的景区多维度漏洞评估方法，对各平台的数据进行标准化处理，统一运算，及时发现景区的管理漏洞问题。

发明内容

本发明的目的是为了克服上述背景技术中的不足之处，提出了一种基于MNLP的景区多维度漏洞评估方法，其中M代表Modified(改进型)，其MNLP即是一种改进型的自然语言处理技术。

本发明的实施例提供了一种基于MNLP的景区多维度漏洞评估方法，所述方法包括：

步骤S1：建立景区多维度漏洞评估体系；

步骤S2：收集主流OAT平台景区评论数据；

步骤S3：挖掘文本内容并利用MNLP方法剔除无效数据；

步骤S4：对评论数据的各个维度进行分类和打分；

步骤S5：将数据进行标准化处理；

步骤S6：计算景区综合口碑指数；

步骤S7：输出景区多维度漏洞评估结果。

优选地，所述步骤S1景区多维度漏洞评估体系包含三级指标，一级指标为景区综合口碑指数，二级指标为景区口碑维度好评率，三级指标分为九个维度，分别为公共设施、卫生环境、客流状态、旅游交通、景区管理、景点景色、服务质量、门票物价和文化特色。

优选地，所述步骤S2中主流OAT平台包括携程、美团、大众点评、马蜂窝、驴妈妈、去哪儿、同程、途牛和猫途鹰。