基于词向量方法的自由行旅游风险感知维度挖掘研究开题报告

1. 研究目的与意义

1.理论意义

本文运用的研究方法是词向量方法，词向量方法能够快速的将大量的文本信息转化为计算机处理语言，有利于对文本的分类计算，这一方法在其他研究领域都有运用，但是在旅游相关研究领域呈现的较少。本文希望通过词向量方法将游客的文本信息进行聚类运算，从而对现在游客在自由行方面的旅游风险感知维度进行分析，分析旅游者在自由行方面的风险感知水平差异，这样的研究有利于拓展旅游风险感知的内容，深化旅游风险感知维度的研究。

2.现实意义

旅游风险频率的不断提升和危害程度的不断加深是随着中国公民自由行频率的不断提高同步上升的。依据国内各大旅游网站上关于自由行旅游方式的相关提问数据进行分析，选划出现在游客自由行旅游风险感知维度。风险感知对旅游行为和决策具有重要影响，最新的旅游风险感知维度分析可以为政府和旅游企业推行有效的风险管控或风险减少的策略提供建议。对自由行游客而言，能够减轻对自由行旅游的安全顾虑，促进游客对自由行目的地的深度了解。对于自由行目的地而言，有利于对本地旅游风险预防机制的设立，改善旅游目的地在游客心中的形象，树立起良好的形象，增强对游客的吸引力和回头率。所以本文所进行的研究有着有效的现实意义。

2. 研究内容和预期目标

第一章是绪论。主要是叙述研究的背景和意义，并提出研究所用的研究方法，确定研究的理论结构和构想。

第二章是文献综述。结合以往文献，根据本文所述内容，对与本文研究相关的文献进行总结，为本文关于旅游风险感知维度的研究提供理论支撑。

第三章是方法论述。概述本文研究内容所涉及的研究方法，综述词向量方法以及聚类分析的过程概要。

3. 国内外研究现状

关于旅游风险感知的研究国外学者的众多研究都是偏重于从不同的角度来解释旅游风险。lepp、wilks(2003、2006)等认为旅游风险感知就是实际情况中可能会发生事件的概率，他们将旅游风险认为是一个主观的变量。moutinho(2011)认为旅游风险感知就是不确定性和结果的相关函数关系。而roehl和fesenmaier(1992)则是强调了感知风险对旅游决策影响的重要性。

4. 计划与进度安排

基于词向量方法的自由行旅游风险感知维度挖掘方法步骤如下：

首先，通过Python语言爬虫软件，对途牛、携程、马蜂窝等网站上关于自由行的问答数据进行爬取，形成原始语料库，其次对文本数据进行预处理，形成一个基本的语料库。然后，在利用TF-IDF算法提取文本预处理后的特征词后利用Word2Vec将文本预处理后的词语转换成词向量进行训练，最后进行聚类运算最后形成各类属性词集。

5. 参考文献

[1]kozak, m., crotts, j. c., and law, r. the impact of the perception of risk on international travellers[j]. international journal of tourism research, 2007, 9(4): 233-242.

[2]许晖,许守任,王睿智. 消费者旅游感知风险维度识别及差异分析[j]. 旅游学刊, 2013, (12): 71-80.

[3]cetinsz, b. c., and ege, z. impacts of perceived risks on tourists’ revisit intentions[j]. international journal of tourism and hospitality research, 2013, 24(2): 173-187.