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基于游记文本的游客游览行程重构
被引量:
5
1
作者
高原
施元磊
+2 位作者
张蕾
曹天奕
冯筠
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第2期165-172,共8页
【目的】基于大量的游记文本和景点信息,实现游客游览行程的重构。【方法】结合TF-IDF和Word2Vec,提出一种基于文本相似度的命名实体识别方法识别景点;提出一种基于马尔可夫性、先验知识和空间特征的模型重构游客的游览行程。【结果】...
【目的】基于大量的游记文本和景点信息,实现游客游览行程的重构。【方法】结合TF-IDF和Word2Vec,提出一种基于文本相似度的命名实体识别方法识别景点;提出一种基于马尔可夫性、先验知识和空间特征的模型重构游客的游览行程。【结果】本文所提景点识别方法的查全率达90.72%,查准率达89.65%,F值为0.9018,明显优于条件随机场方法,重构的游客游览行程与真实行程相似度达83.27%。【局限】景点识别方法一定程度上依赖于景点信息库的完整性。【结论】本文所提景点识别方法可自动化识别景点,且游览行程重构达到了较佳的效果。
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关键词
命名实体识别
文本相似度
马尔可夫性
行程重构
原文传递
题名
基于游记文本的游客游览行程重构
被引量:
5
1
作者
高原
施元磊
张蕾
曹天奕
冯筠
机构
西北大学经济管理学院
西北大学信息科学与技术学院
出处
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第2期165-172,共8页
基金
教育部社会科学规划基金项目“基于大数据挖掘的文化旅游时空认知分析及演变模式研究”(项目编号:18YJA630025)的研究成果之一.
文摘
【目的】基于大量的游记文本和景点信息,实现游客游览行程的重构。【方法】结合TF-IDF和Word2Vec,提出一种基于文本相似度的命名实体识别方法识别景点;提出一种基于马尔可夫性、先验知识和空间特征的模型重构游客的游览行程。【结果】本文所提景点识别方法的查全率达90.72%,查准率达89.65%,F值为0.9018,明显优于条件随机场方法,重构的游客游览行程与真实行程相似度达83.27%。【局限】景点识别方法一定程度上依赖于景点信息库的完整性。【结论】本文所提景点识别方法可自动化识别景点,且游览行程重构达到了较佳的效果。
关键词
命名实体识别
文本相似度
马尔可夫性
行程重构
Keywords
Named Entity Recognition
Text Similarity
Markov Property
Travel Reconfiguration
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
K928.9 [历史地理—人文地理学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于游记文本的游客游览行程重构
高原
施元磊
张蕾
曹天奕
冯筠
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020
5
原文传递
已选择
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参考文献
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