基于本体的旅游信息抽取

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Python网络爬虫的旅游与酒店数据采集

Python网络爬虫的旅游与酒店数据采集近年来，随着互联网的发展和智能手机的普及，旅游行业也进入了高速发展阶段。

越来越多的人借助网络进行旅游信息的查询和预订。

在这个背景下，如何高效地收集和整理旅游和酒店的相关数据就成为了一个重要的问题。

而Python网络爬虫正是一种非常有效的方式，可以快速、准确地获取大量数据。

本文将介绍Python网络爬虫在旅游和酒店数据采集方面的应用。

一、爬虫基础知识在开始介绍Python网络爬虫的应用之前，我们先来了解一些爬虫的基础知识。

爬虫是一种自动获取网页数据的程序，通过模拟浏览器的行为，访问网页并提取所需数据。

Python是一种功能强大的编程语言，提供了丰富的库和工具，使得编写爬虫程序变得非常简单。

常用的Python爬虫库包括Beautiful Soup、Scrapy等。

二、旅游数据采集1. 旅游景点信息采集要想获取旅游信息，最直接的方式就是爬取旅游网站上的数据。

通过分析网页的HTML结构，我们可以使用Python爬虫提取出景点的名称、介绍、评分等信息。

同时，结合地理信息API，还可以获取到景点的经纬度、交通情况等详细信息，从而为用户提供更好的服务。

2. 航班和酒店信息采集在旅游过程中，航班和酒店是两个非常重要的环节。

通过爬取航空公司和酒店预订网站的数据，我们可以获取到航班的起降时间、机票价格，以及酒店的房型、价格、评价等信息。

这些数据对于旅游者来说十分有价值，可以帮助他们做出更好的决策。

三、酒店数据采集1. 酒店信息采集为了提供更好的住宿选择，我们可以通过爬取酒店预订网站的数据，获取到酒店的名称、地址、评价等信息。

同时，根据用户需求，还可以实现一些高级功能，如根据价格、评分等条件筛选酒店，为用户提供更好的推荐。

2. 酒店评论采集酒店的评价是用户选择的重要指标之一。

为了获取到更全面、准确的酒店评价信息，我们可以通过爬取酒店评论网站的数据，获取到用户的实际评价。

同时，结合自然语言处理技术，还可以对评论进行情感分析，从而为用户提供更准确的酒店选择建议。

《2024年旅游领域属性抽取方法的研究》范文

《旅游领域属性抽取方法的研究》篇一摘要：本文旨在研究旅游领域属性抽取方法，通过对相关文献的综述和实证研究，探讨旅游领域属性的定义、分类及抽取方法，为旅游信息检索、推荐系统等提供支持。

本文首先介绍了研究背景和意义，然后阐述了相关领域的研究现状和存在的问题，接着详细描述了研究方法、实验设计和实验结果，最后总结了研究成果和未来研究方向。

一、引言随着互联网的普及和人们生活水平的提高，旅游业蓬勃发展。

旅游信息的获取和利用对于提高旅游体验、推动旅游业发展具有重要意义。

旅游领域属性抽取是旅游信息处理的重要环节，能够为旅游信息检索、推荐系统等提供支持。

因此，本文旨在研究旅游领域属性的定义、分类及抽取方法，为相关领域的研究和应用提供参考。

二、旅游领域属性的定义与分类旅游领域属性是指描述旅游实体（如景点、酒店、餐饮等）的特征信息。

根据属性的性质和作用，可以将旅游领域属性分为以下几类：1. 基础属性：包括名称、地理位置、联系方式等基本信息。

2. 景观属性：包括景点特色、景观描述、游览方式等与景点景观相关的信息。

3. 服务属性：包括酒店服务、餐饮服务、交通服务等与旅游服务相关的信息。

4. 评价属性：包括游客对旅游实体的评价、评分等信息。

三、旅游领域属性抽取方法根据不同的需求和场景，旅游领域属性抽取方法可以分为以下几种：1. 基于规则的方法：通过制定一系列规则，对旅游文本进行分词、词性标注、命名实体识别等操作，提取出相关的属性信息。

2. 基于机器学习的方法：利用机器学习算法，对大量旅游文本进行训练和学习，自动识别和提取属性信息。

3. 混合方法：结合规则和机器学习的方法，充分利用二者的优点，提高属性抽取的准确性和效率。

四、实验设计与实验结果本文采用混合方法进行旅游领域属性抽取。

首先，制定一系列规则，对旅游文本进行预处理。

然后，利用机器学习算法对预处理后的文本进行训练和学习，提取出相关的属性信息。

实验结果表明，混合方法在属性抽取的准确性和效率方面均优于基于规则的方法和基于机器学习的方法。

《旅游领域属性抽取方法的研究》范文

《旅游领域属性抽取方法的研究》篇一摘要：本文着重研究旅游领域属性抽取方法，探讨如何有效提取旅游信息的核心属性，以服务于旅游信息检索、推荐系统以及知识图谱构建等应用场景。

本文首先对旅游领域属性抽取的背景与意义进行阐述，随后介绍相关研究领域现状，接着详细描述了属性抽取的流程、方法和实验结果，最后对未来的研究方向进行展望。

一、引言随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来，旅游领域的信息化、网络化、智能化已成为趋势。

在这一背景下，旅游领域属性抽取技术显得尤为重要。

该技术能够从海量的旅游信息中提取出关键属性，为旅游推荐系统、信息检索、知识图谱构建等提供有力支持。

二、旅游领域属性抽取的研究背景与意义旅游领域涉及的信息丰富多样，包括景点介绍、旅游路线、酒店信息、交通方式等。

这些信息的有效组织和利用对于提升旅游体验、优化旅游服务具有重要意义。

属性抽取技术能够从非结构化或半结构化的文本中提取出关键信息，形成结构化的数据集，从而方便后续的信急处理和应用开发。

三、相关研究领域现状当前，旅游领域属性抽取方法主要包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。

基于规则的方法依赖于人工定义的规则模板，其准确性受规则制定者的经验和知识水平影响较大；基于机器学习的方法通过训练模型来识别和提取属性，其性能受训练数据质量和模型复杂度的影响；基于深度学习的方法则能够从大量数据中自动学习特征，在处理复杂任务时表现出色。

四、旅游领域属性抽取的流程与方法1. 数据预处理：对原始文本数据进行清洗、去噪和分词等操作，为后续的属性抽取做准备。

2. 属性定义：根据旅游领域的实际需求，定义需要抽取的属性类别。

3. 特征表示：将文本数据转换为计算机能够理解的数值型数据，以便进行后续的计算和处理。

4. 模型训练：根据选择的算法（如基于规则、机器学习或深度学习等），训练模型来识别和提取属性。

5. 结果评估：通过人工或自动的方式对模型提取的结果进行评估，确保其准确性和可靠性。

《2024年旅游领域属性抽取方法的研究》范文

《旅游领域属性抽取方法的研究》篇一摘要：本文着重研究旅游领域属性抽取方法，旨在提升旅游信息处理的准确性和效率。

通过分析旅游文本数据的特点和需求，结合自然语言处理技术和知识图谱构建方法，本文提出了一种基于深度学习的旅游领域属性抽取方法。

该方法能有效地从旅游文本中抽取关键属性信息，为旅游推荐、导游服务、旅游攻略等应用提供支持。

一、引言随着互联网的快速发展，旅游领域的信息化程度越来越高，海量的旅游信息为人们提供了丰富的选择。

然而，如何从这些信息中快速准确地获取到有用的旅游属性信息，成为了一个亟待解决的问题。

旅游领域属性抽取技术应运而生，它能够从旅游文本中自动抽取属性信息，为后续的旅游信息服务提供支持。

二、旅游领域属性抽取的需求分析在旅游领域中，属性信息主要涉及景点、酒店、餐饮、交通等多个方面。

通过对旅游文本数据进行分析，可以得知需要抽取的属性包括：地理位置、价格、设施、服务等。

这些属性信息对于旅游推荐、导游服务、旅游攻略等应用至关重要。

因此，准确、高效地抽取这些属性信息是旅游领域属性抽取的主要需求。

三、旅游领域属性抽取的方法研究针对旅游领域属性抽取的需求，本文提出了一种基于深度学习的属性抽取方法。

该方法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对旅游文本数据进行清洗和分词，将文本数据转化为计算机可以处理的格式。

2. 构建词汇表：根据旅游领域的术语和常用词汇，构建一个词汇表，用于后续的属性识别。

3. 深度学习模型构建：采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型，对预处理后的文本数据进行训练，学习文本中的属性信息。

4. 属性识别与抽取：利用训练好的模型对文本数据进行属性识别，将识别出的属性信息从文本中抽取出来。

5. 知识图谱构建：将抽取出的属性信息构建成知识图谱，为后续的旅游信息服务提供支持。

四、实验与分析为了验证本文提出的旅游领域属性抽取方法的有效性，我们进行了实验。

实验数据来源于网络上的旅游文本数据。

旅游大数据采集及分析项目

互联网厂商
电信保险
Princeline
Qunar
Salesforce
Splunk
跨界创新企业创新升级
SAP IBM
Microsoft 学习
Oracle
弱
弱强
传统企业软件
应用
知识发现 DeepLearning
图像识别 Machine Learning
蜘蛛
图片、视频等内容。
中国是全球仅有
蜘蛛控制网络蜘蛛
URL数据库 URL提取
文本索引索引数据库
网页数据库
查询服务器
链接信息提取链接数据库
网页评级
用户
43
数据采集技术：综合数据采集平台
Consumer Insights 消费图定位SDK是利用设备当前的GPS信息（GPS定位），基站信息（基站定位）和Wi，基站，Wi-Fi等多种定位方式，适用于室、内外多种定位场景，具有出色的定位性能：定位精度高、覆盖率广、网络定位请求流量小、定位速度快。
区域综合竞争力评估
IPCE
区域旅游综合竞争力评估
形象：目的地形象推广及管理上优势和不足产品：核心旅游产品的交易量以及诉求程度文化：主要文化资源的游客认同与诉求程度渠道：区域在线旅游产品数量及交易情况贡献：旅游经济文化在区域内的贡献体验：游客满意度反馈及旅游服务评估
Experience 体验
旅游统计数据运营商数据酒店数据
交通数据 OTA数据旅行社数据
多元整合数据
搜索数据
网站数据
社交网络数据
移动应用数据
其他
大数据服务平台
清理、整理
过滤、筛选、
国内

基于领域本体的信息抽取系统的设计与实现

ｂｙｉｈｎｏｍａｉｎｅｔａｔｎｒｔｉｖｌｓｓｅｄｏｎｔｅｉｆｒｔｏｘｒｃｉｅｒｅａｙｔｍ．Ｔｈｓｐａｅｎｔｏｕｃｄｓｍｅｂｓｃｃｎｃｐｓａｏｔｍａｎｂｄｄｍａｎｍａｎｂｄｎｉｃｓｄｓｍｅｏｉｐｒｉｒｄｅｏａｉｏｅｔｂｕｉｏｙ。ｏｉｉｏｙａｄｄｓｕｓｅｏｍａｐｎｅａｉｎｓｅｗｅｎｔｅｄｍａｎｐｉｇｒｌｔｏｂｔｅｈｏｉｍａｎｂｏｙａｈｎｏａｉｎｅｔａｔｏａｄａｅｌｚｄｔｅｈｎｓｔｄｍａｎｍａｎｂｄｎｔｉｎｏｍａｉｎｉｄｎｄｔｅｉｆｒｔｏｘｒｃｉｎｎｈｓｒａｉｅｈａｄｅｏｉｉｏｙｉｈｓｉｆｒｔｏｍｅｔａｔｎｐｏｏｙｅｓｓｅａｄｈｓａｐｉｄｔｓｄｍａｎｍａｎｂｄｎｔｅｉｆｒｔｎｅｔａｔｏｘｒｃｉｒｔｔｐｙｔｍｎａｐｌｈｉｏｉｉｏｙｉｈｎｏｍａｉｘｒｃｉｎ．ｏｅｏ
・１８・５
价值工程
基于领域本体的信息抽取系统的设计与实现
ＤｅｉｎｏｎｏｍａｉｎＥｘｒｃｉｎＳｓｅＢａｅｎＤｏｉａｎＢｏｙｓｇｆＩｆｒｔｔａｔｙｔｍｓｄｏｍａｎＭｉｄｏｏ
０引言
和难点，备受世界很多国家的重视。在信息检索和抽取ｆ１等领域中，论与术语本身含义是相容的，不会产生矛盾。最大单调可扩展性： ④ 本体发挥着越来越不可缺少的作用。息抽取是把文本里包含的信即向本体中添加通用或专用的术语时，不需要修改其己有的内容。信息进行结构化处理，变成表格一样的组织形式。输入信息抽取系统 ⑤最小承诺：即对待建模对象给出尽可能少的约束。⑥最小编码偏的是原始文本，出的是固定格式的信息点。信息点从各种各样的差：输本体的建立应尽可能独立于具体的编码语言。⑦使用多样的概文档中被抽取出来，然后以统一的形式集成在一起。这就是信息抽念层次结构实现多继承机制。⑧尽可能使用标准化的术语名称。２２领域本体的构建步骤在实际的构建过程中，根据问题领＿取的主要任务。基于领域本体的信息抽取系统，以实现让用户得可形成多种构建本体的方法。目前，知识工程界到具有个性化的信息服务，同时通过领域本体为信息源提供相应的域和具体工程的不同，

基于本体的旅游信息抽取

基于本体的旅游信息抽取本体是人们通过描述实体和实体之间关系以及描述实体和实体之间关系的语义规则，构建出的高度有组织的结构化知识库。

本体技术可以将不同语言的知识表达统一起来，这样一来可以帮助人们形成统一的概念，进而更深入地探索和理解信息，从而提高信息抽取的精准性。

旅游信息抽取是一种重要的研究课题，可以从网上旅游信息中抽取出重要的信息，例如旅游景点、服务设施、价格等，从而为用户提供更加有用的信息，帮助他们筛选和安排旅游行程。

基于本体的旅游信息抽取研究有助于提高抽取准确性，减少不必要的误差和冗余，进而使用户能够更快更好的获取信息。

一般来说，基于本体的旅游信息抽取研究主要包括以下四个步骤：（1）建立本体模型，以描述旅游信息之间的关系；（2）构建本体查询系统，定义本体对象和关系，提供本体查询功能；（3）使用本体模型对旅游信息进行分类，自动化地抽取旅游信息；（4）将抽取的信息映射到旅游资源库，从而获得完整的旅游信息。

具体而言，建立本体模型的工作首先要由人工完成。

需要结合每个实体以及实体之间的相互关系，综合运用本体构建理论来构建合适的本体模型。

这一步骤通常会使用专业本体语言进行表达，例如OWL （Web Ontology Language），RDFS（Resource Description Framework）等。

接下来需要构建本体查询系统，以实现查询本体模型中的实体和关系，定义查询语句，提供查询支持。

这里通常需要使用查询语言，例如SPARQL（SPARQL Protocol and RDF Query Language）等。

然后，需要使用本体模型对旅游信息进行分类，自动化地抽取旅游信息，可以使用自然语言处理和机器学习技术，以及使用本体的概念进行建模的技术，这些技术可以帮助我们准确地从海量文本中抽取出相关的信息。

最后，需要将抽取的信息映射到旅游资源库，从而获得完整的旅游信息。

通常允许应用程序使用某种程度的自由映射，使系统能够根据应用程序的需要以及抽取到的信息的实际情况，自由地进行映射。

《2024年旅游领域属性抽取方法的研究》范文

《旅游领域属性抽取方法的研究》篇一摘要：本文针对旅游领域的信息抽取问题，重点研究属性抽取方法。

首先介绍了旅游领域属性抽取的背景和意义，然后概述了相关研究现状及存在的问题。

接着详细描述了本文所采用的属性抽取方法，包括数据预处理、命名实体识别、关系抽取和属性聚类等步骤。

最后通过实验验证了本文所提方法的可行性和有效性，并指出了未来研究方向。

一、引言随着互联网的快速发展，旅游领域的信息量呈现出爆炸式增长。

为了更好地利用这些信息，需要对其进行有效的信息抽取。

属性抽取是信息抽取中的重要环节，能够帮助我们快速准确地获取旅游景点的相关信息。

因此，研究旅游领域属性抽取方法具有重要意义。

二、相关研究现状及存在问题目前，旅游领域属性抽取方法主要依赖于自然语言处理技术和机器学习算法。

然而，由于旅游领域的信息具有多样性、复杂性和不确定性等特点，现有的属性抽取方法往往存在以下问题：1. 数据预处理不充分，导致信息丢失或冗余；2. 命名实体识别准确率不高，影响属性抽取效果；3. 关系抽取方法不够完善，难以准确抽取景点属性和其他实体之间的关系；4. 属性聚类效果不佳，导致属性信息分散，难以形成有效的知识体系。

三、属性抽取方法针对上述问题，本文提出了一种旅游领域属性抽取方法，包括以下步骤：1. 数据预处理：对旅游领域文本数据进行清洗、去重、分词等操作，以便后续处理。

2. 命名实体识别：利用自然语言处理技术，对预处理后的数据进行命名实体识别，提取出景点、酒店、餐饮等实体。

3. 关系抽取：通过构建知识图谱，利用图嵌入技术等手段，抽取景点属性和其他实体之间的关系。

4. 属性聚类：将抽取的属性进行聚类分析，形成有效的知识体系。

四、实验与分析本文使用旅游领域的文本数据进行了实验验证。

首先对数据进行预处理，然后利用命名实体识别技术提取出景点等实体。

接着，通过关系抽取方法，构建了旅游领域的知识图谱。

最后，对聚类后的属性进行了分析，验证了本文所提方法的可行性和有效性。

Python网络爬虫的旅游行业信息抓取与分析案例

Python网络爬虫的旅游行业信息抓取与分析案例旅游行业信息的抓取和分析对于旅游行业的发展和决策具有重要意义。

而Python网络爬虫作为一种强大的数据抓取工具，在旅游行业的信息抓取和数据处理中发挥着重要的作用。

本文将以一个旅游行业信息抓取与分析的案例为例，详细介绍使用Python网络爬虫进行旅游行业信息抓取与分析的过程。

一、案例背景随着互联网的快速发展，越来越多的人通过网络来获取旅游相关的信息，包括旅游目的地介绍、景点推荐、导游服务、酒店预订等。

而对于旅游从业者和相关决策者来说，了解和分析这些信息对于制定旅游战略和提供更好的服务至关重要。

二、抓取目标和数据源本案例的抓取目标是抓取某旅游网站上的旅游目的地景点信息和相关评论数据。

数据源为某旅游网站的网页数据，通过分析网页结构和使用Python网络爬虫工具，可以有效地抓取所需数据。

三、数据抓取过程1. 网页分析首先，需要对目标网页的结构进行分析，确定所需数据所在的具体位置和抓取的策略。

以某旅游网站的旅游目的地介绍页面为例，可通过查看网页源代码和使用开发者工具来获取网页结构信息。

2. 抓取规则确定根据网页分析的结果，确定数据抓取的规则和策略。

如，使用Python的第三方网络爬虫库BeautifulSoup来解析网页，并使用CSS选择器或XPath表达式来定位和提取所需数据。

3. 数据抓取代码编写基于抓取规则，编写Python网络爬虫的代码来实现数据的抓取和处理。

首先，需要安装相关的Python库，如requests、BeautifulSoup等。

然后，通过构造HTTP请求，并使用BeautifulSoup解析网页内容，提取所需数据。

最后，将数据存储到本地文件或数据库中。

4. 数据抓取结果验证完成数据抓取代码后，需要对数据抓取的结果进行验证。

可以手动检查抓取的数据，或编写代码进行数据的验证和处理。

对于抓取的数据进行可视化处理，如使用Matplotlib库绘制柱状图、折线图等，以直观地展示数据的分布和变化。

形考十理解旅游业的数据采集方式。

形考十理解旅游业的数据采集方式数据采集在现代旅游业中起着至关重要的作用。

它能够帮助旅游从业者了解市场趋势、顾客行为和竞争对手的情况，为他们制定决策提供了有力的支持。

本文将介绍旅游业常用的数据采集方式。

访谈调研访谈调研是一种直接获取信息的方式，可以通过与目标群体进行面对面的交流来获取有关旅游业的数据。

这种方法可以提供深入且详细的信息，帮助分析师了解顾客需求、消费惯以及对旅游产品的好恶。

然而，它的缺点是耗时且受访者可能存在回答不准确或有偏见的情况。

网络调查网络调查是一种广泛被采用的数据收集方式。

通过在线问卷调查、社交媒体分析和网络爬虫等手段，可以有效地获取大量的数据。

这种方式的优势是成本较低、样本数量大，可以快速收集和分析数据。

不过，网络调查可能存在样本偏差和回答不准确的问题，需要在设计调查问卷时慎重考虑。

数据分析工具数据分析工具是旅游业数据采集的重要工具。

例如，Google Analytics 可以帮助企业追踪和分析网站访问量、顾客来源以及他们对网站内容的互动情况。

这些工具可以提供实时数据，并通过可视化图表和报告帮助企业进行数据解读和决策制定。

竞争情报竞争情报是收集和分析竞争对手的数据，以了解他们的市场策略和表现。

通过观察竞争对手的营销活动、产品定价和顾客反馈等信息，企业可以更好地了解市场竞争环境，并据此调整自己的策略。

总的来说，旅游业的数据采集方式包括访谈调研、网络调查、数据分析工具和竞争情报等。

选择合适的采集方式取决于旅游从业者的需求和资源情况。

采集到的数据应经过准确性和可靠性的验证，以确保在制定决策时提供可信的支持。

以上是对旅游业数据采集方式的理解，希望对您有所帮助。

附注：本文的内容仅供参考，不可以引用未经确认的内容。

《2024年旅游领域属性抽取方法的研究》范文

《旅游领域属性抽取方法的研究》篇一一、引言随着信息技术的快速发展和互联网的普及，旅游领域的信息化程度日益提高。

旅游信息中包含了丰富的属性信息，如景点介绍、酒店信息、交通方式等，这些信息的有效抽取对于提升旅游服务的个性化、智能化水平具有重要意义。

本文旨在研究旅游领域属性抽取方法，以期为旅游信息的处理和应用提供技术支持。

二、旅游领域属性抽取的重要性旅游领域属性抽取是旅游信息服务的基础。

通过抽取旅游相关信息中的关键属性，如景点特色、价格、地理位置等，可以为旅游者提供更为准确、全面的旅游信息。

此外，属性抽取还可以帮助旅游企业实现信息的有效管理和利用，提升服务质量，增强市场竞争力。

三、旅游领域属性抽取方法的现状目前，旅游领域属性抽取方法主要包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。

其中，基于规则的方法主要依靠人工制定的规则进行属性抽取，准确率较高但需要大量的人力投入；基于机器学习的方法通过训练模型自动进行属性抽取，具有一定的自适应性；基于深度学习的方法则能够更好地处理复杂的语义信息，提高属性抽取的准确性和效率。

四、旅游领域属性抽取方法的改进与创新针对现有方法的不足，本文提出以下改进和创新：1. 融合多种方法：将基于规则、机器学习和深度学习的方法进行融合，充分发挥各自的优势，提高属性抽取的准确性和效率。

2. 引入知识图谱：将知识图谱技术应用于旅游领域属性抽取，通过构建旅游领域的知识图谱，更好地理解和利用旅游信息中的语义关系。

3. 考虑上下文信息：在属性抽取过程中，充分考虑上下文信息，提高对复杂语句的理解能力，从而更准确地抽取属性信息。

4. 利用深度学习模型：采用更为先进的深度学习模型，如BERT、GPT等，进一步提取旅游文本中的深层语义信息，提高属性抽取的准确性。

五、实验与分析本部分通过实验验证了上述改进和创新的有效性。

实验结果表明，融合多种方法的属性抽取方法在准确性和效率上均有所提升；引入知识图谱的属性抽取方法能够更好地理解和利用旅游信息中的语义关系；考虑上下文信息的属性抽取方法能够更准确地处理复杂语句；利用深度学习模型的属性抽取方法在准确性和稳定性方面具有显著优势。

《2024年旅游领域属性抽取方法的研究》范文

《旅游领域属性抽取方法的研究》篇一一、引言随着互联网的快速发展，旅游信息呈现爆炸式增长，旅游领域属性抽取技术成为了信息处理和知识管理的关键技术之一。

本文旨在研究旅游领域属性抽取方法，通过分析旅游文本信息，提取出关键属性，为旅游信息的有效管理和利用提供技术支持。

二、旅游领域属性抽取的重要性旅游领域属性抽取对于旅游信息的管理和利用具有重要意义。

首先，通过属性抽取，可以快速准确地获取旅游景点的相关信息，如地理位置、景点特色、门票价格等。

其次，属性抽取有助于对旅游信息进行分类和整合，为旅游决策提供支持。

此外，属性抽取还可以用于构建旅游知识图谱，为旅游领域的深入研究提供数据支持。

三、旅游领域属性抽取方法1. 基于规则的属性抽取方法基于规则的属性抽取方法主要是通过人工制定规则，对旅游文本进行匹配和提取。

这种方法需要针对不同的旅游文本制定相应的规则，具有较高的准确性和可解释性。

然而，规则的制定需要大量的时间和人力成本，且对于新的文本类型和内容需要不断更新和维护。

2. 基于机器学习的属性抽取方法基于机器学习的属性抽取方法主要是利用自然语言处理技术，通过训练模型来自动提取旅游领域的属性。

这种方法可以处理大量的文本数据，具有较高的效率和泛化能力。

常见的机器学习方法包括深度学习、支持向量机等。

四、基于深度学习的旅游领域属性抽取方法本文重点研究基于深度学习的旅游领域属性抽取方法。

首先，通过构建深度学习模型，对旅游文本进行语义理解和表示。

其次，利用模型中的注意力机制，关注与属性相关的关键信息。

最后，通过模型训练和优化，提取出旅游领域的属性。

五、实验与分析本文采用真实的旅游文本数据进行实验，分别采用基于规则的属性和抽取方法和基于深度学习的属性和抽取方法进行对比。

实验结果表明，基于深度学习的属性和抽取方法在准确率和效率上均优于基于规则的方法。

同时，本文还对不同模型的性能进行了分析和比较，为实际应用提供了参考依据。

六、结论与展望本文研究了旅游领域属性抽取方法，重点探讨了基于深度学习的属性和抽取方法。

正则表达式在旅游突发事件信息抽取中的应用

正则表达式在旅游突发事件信息抽取中的应用摘要：针对HTML语言的标记符号的语义特点，提出了正则表达式抽取网页信息的方法，并将该方法应用于抽取网页中的旅游突发事件信息。

该方法不需要构建DOM树，利用正则表达式的匹配替换功能去掉网页源码中与正文无关的内容生成原始文档，根据原始文档中的正文内容密集出现的特点，寻找正文的起点和终点，从而提取正文。

抽取旅游突发事件信息的试验结果表明，正则表达式能高效地抽取目标信息。

关键词：中文信息处理；信息抽取；正则表达式；旅游突发事件中图分类号：TP181文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2015.11.0050 引言随着我国经济的发展，旅游行业出现前所未有的发展势头，由于各种原因，旅游突发事件时有发生。

事件一旦发生就会在互联网上迅速传播，真实消息和虚假消息在网络上混杂蔓延。

快速、准确地从海量的网络信息从抽取旅游突发事件信息是旅游突发事件应急处理的关键所在，有助于旅游管理部门把握事态的发展趋势。

旅游突发事件信息会出现旅游事故相关的特征词汇，如“踩踏”、“溺水”、“事故”、“伤亡”。

除了这些的事故相关的特征词汇外，还有与事件主题相关的词汇：一是在文体中会产生事件主题专有的新词、网络词汇，如“天价虾”、“酒托”、“零团费”、“影子团友”、“刀客”；二是事件所涉及的时间、地点、人物、组织机构等命名实体，如“善德活海鲜烧烤”、“大研古城”、“朝阳旅行社”。

这些新词、网络词汇、命名实体在中文分词处理阶段往往属于未登录词汇的范围，难以切分出来，但是这些词汇具有很强的关联性和稳定性，在判断网页信息是否属于旅游突发事件的过程中有特殊的作用。

在从网页中抽取旅游突发事件信息的过程中，为了对新词、网络词汇、命名实体等未登录词进行有效的利用，本文提出利用正则表达式从网页抽取旅游突发事件的方法。

1 网页信息抽取信息抽取（Information Extraction）是指从一段文本中抽取指定的一类信息（例如事件、事实）并将其（形成结构化的数据）填入一个数据库中供用户查询和使用的过程。

基于本体的旅游信息抽取

基于本体的旅游信息抽取
陈立娜;张红;马莉;蒋运承
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2010(027)004
【摘要】基于本体的信息抽取技术是一种把本体和信息处理技术结合起来实现信息抽取的一种方法.提出一种基于本体的旅游领域信息抽取方法.该方法依据旅游本体的关键词定位页面信息区域,从网页中抽取正文信息,对其进行分词处理及过滤,再根据Java标注模式引擎JAPE(Java Annotation Patterns Engine)编写的规则进行本体匹配,形成结构化的内容,存入数据库.最后,通过实验证明了所提出的方法的准确性.
【总页数】4页(P146-148,161)
【作者】陈立娜;张红;马莉;蒋运承
【作者单位】广西师范大学计算机科学与信息工程学院,广西,桂林,541004;广西师范大学计算机科学与信息工程学院,广西,桂林,541004;广西师范大学计算机科学与信息工程学院,广西,桂林,541004;广西师范大学计算机科学与信息工程学院,广西,桂林,541004
【正文语种】中文
【相关文献】
1.国内基于本体的信息抽取研究现状与热点分析 [J], 阳广元
2.基于领域本体的Web信息抽取方法的设计与实现——以网易汽车资讯网页信息抽取为例 [J], 吴恒亮
3.基于领域本体的网络财务报告文本信息抽取研究 [J], 梁倬骞;王东;朱慧;潘定
4.基于应急案例本体的信息抽取的研究 [J], 霍娜;
5.基于领域本体的微博用户信息抽取方法 [J], 余伟;陶皖;徐京;刘成满
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【原创】旅游信息获取途径分析

提出建议
1.以互联网和手机传媒为代表的移动信息技术：便利性、资讯丰富性、信任危机。 2.旅行社：专业性服务机构，充足旅游目的地信息，优良的服务。 3.由于亲友和旅游者的关系密切，旅游者一般会相信亲友的介绍，比较重视亲友对景点渠道便利性排序渠道排序渠道有用性可信性的感受。排序
1 2 3 4 5 旅游网站手机电视报纸杂志亲友介绍 2.25 2.12 2.02 1.75 1.69 1 2 3 4 5 旅行社旅游网站亲友介绍报纸杂志旅游宣传册电视 3.34 3.25 3.15 3.09 2.91 1 2 3 4 5 亲友介绍旅行社旅游网站手机报纸杂志 3.32 3.26 3.02 2.91 2.75
重游率相关问题包括：是否会在有可能的情况下重游海南，认为海南旅游业的国际化程度如何，是否会将海南作为旅游地推荐给其他人。
提出建议
游客获取旅游信息渠道数量人数分布图
当旅游者获取旅游信息时，对各种不同旅游信息渠道的评价之间有较大差别。1.旅游企业要与时俱进，网络途径做旅游宣传，做一些营销策略、企业组织架构的调整，并且培养人才2.亲友介绍的可信度高，对旅游决策产生“口碑效应”，旅游者对亲友介绍的信息极为重视。旅游企业需要认真对待每一位旅游者，使旅游者成为地区或企业良好口碑的宣传者。
现代旅游业旅游决策信息对称渠道营销
•
问题
1.信息获取与潜在旅游者决策制定的关系。 2.分析不同旅游信息获取途径的特点。 3.发现具有不同旅游目的的游客在对旅游信息的收集行为上有不同的倾向与评价。
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目的通过对旅游信息获取途径的分析，提出针对客源市场的营销建议，得出对游客进行多角度细分，有助于我国旅游资源更好的利用。使旅游市场营销人员可以选择更适合的信息传播渠道，提高信息传播效率和营销效果，从而更好地指导旅游客源市场开发。

《旅游领域属性抽取方法的研究》范文

《旅游领域属性抽取方法的研究》篇一一、引言旅游行业已成为现代社会中不可或缺的一部分，其发展迅速且多元化。

随着互联网技术的进步，大量的旅游信息在网络上涌现，如何有效地从这些信息中提取出关键属性，对于提升旅游服务的效率与质量至关重要。

本文旨在研究旅游领域属性抽取方法，为旅游行业的信息化、智能化发展提供支持。

二、旅游领域属性抽取的重要性旅游领域的属性抽取是指从旅游相关的文本信息中，自动或半自动地提取出关键属性，如景点介绍、酒店设施、旅游路线等。

这些属性对于旅游者决策、旅游企业营销以及旅游行业管理都具有重要的意义。

通过属性抽取，可以快速地筛选出有价值的信息，提高信息的利用率，从而提升旅游服务的效率和质量。

三、旅游领域属性抽取的方法目前，旅游领域属性抽取的方法主要包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。

1. 基于规则的方法：该方法主要是通过人工制定一系列的规则，对旅游文本进行解析和属性抽取。

这种方法依赖于专家的知识和经验，对于特定领域的文本抽取效果较好，但需要大量的时间和人力成本。

2. 基于机器学习的方法：该方法利用机器学习算法对大量文本数据进行训练，自动学习文本的特性和属性。

常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等。

这种方法可以处理大规模的文本数据，但需要大量的标注数据进行训练。

3. 基于深度学习的方法：随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始使用深度学习模型进行属性抽取。

常见的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。

深度学习模型可以自动地提取文本的语义信息和特征，提高属性抽取的准确性和效率。

四、研究方法与实验本研究采用基于深度学习的方法进行旅游领域属性抽取。

首先，我们收集了大量的旅游文本数据，并进行预处理和标注。

然后，我们构建了深度学习模型，如CNN、RNN和LSTM等，对文本数据进行训练和测试。

最后，我们使用评价指标对模型的性能进行评估，如准确率、召回率和F1值等。

【原创】旅游信息获取途径分析论文报告

毕业论文题目：旅游信息获取途径分析--以来海南游客为例摘要信息获取是潜在旅游者决策制定的关键一步，一旦他们意识到自己的需求能通过购买某种旅游产品或服务得到解决，他们便开始寻找制定购买决策所需的信息。

分析不同旅游目的地游客在旅游信息获取方式上的差异性，发现具有不同旅游目的的游客在对旅游信息的收集行为上有不同的倾向，提出针对客源市场的营销建议，得出对游客进行多角度细分有助于我国旅游资源更好的利用，尤其在信息快速发展的时代，分析信息渠道对旅游者行为的影响，对旅游市场研究意义重大。

笔者试图通过对近年来特别是信息化下旅游者收集旅游信息的不同途径和新特点分别进行调查对比，结合文献资料及一手调查结果运用统计方法分析基于各种信息渠道的旅游者搜集信息的行为，旨在总结归纳出对旅游者影响较大的信息获取途径并以此提出建议使旅游市场营销人员可以选择更适合的信息传播渠道，提高信息传播效率和营销效果，从而更好地指导旅游客源市场开发。

关键词：信息对称；现代旅游业；渠道营销；旅游决策AbstractAccess to information is a key step in making decisions of potential tourists,once they realize their needs can be solved through the purchase of tourism products or service,they started looking for required information to make purchase decisions.Analysis of different accesses to tourism information between different tourists,found of different tourists’ tendency in the collection of tourism informations,making suggestions to tourist market marketing,and the multi-angle breakdown of the tourists can be benifit to utilization of chinese tourism resources.Especially in the rapid development of the information era,analyzing the influence of information channels to tourist behavior is great important to study on tourism market.This paper attempts to compare tourists’ different ways to collect informations in recent years and look into new characteristics especially in the information era,combined with literature data and first-hand investigation results by using statistical methods to analyze tourists’ behaviors to collect informations based on various channels to summarize some accesses to tourist informations that influence tourists more and give some suggestions to the tourism marketing personnel on choosing more suitable channels for information dissemination,improving the efficiency of information dissemination and marketing effect，so as to better guide the development of tourist source market.Keywords:information symmetry；modern tourism；channel marketing；tourism decision-making目录摘要 (1)一、前言 (4)二、旅游信息获取与旅游者的决策 (4)三、我国旅游者获取旅游信息的传统途径 (5)（一）旅行社 (5)（二）报纸杂志 (6)（三）亲友介绍 (7)（四）旅游宣传册 (8)（五）电视 (8)（六）其他 (9)四、信息化环境下获取旅游信息新途径 (9)（一）旅游业信息化背景 (9)（二）旅游信息获取新途径分析 (10)五、旅游者对各种旅游信息途径的评价 (16)（一）旅游者对各种旅游信息途径的总体评价 (18)（二）满意度评价 (19)（三）重游可能性 (20)（四）不同旅游群体对信息途径评价 (21)六、旅游信息获取途径的发展趋势 (25)七、结论 (26)注释 (28)致谢 (29)参考文献 (30)附件 (31)一、前言信息获取是潜在旅游者决策制定的关键一步，一旦他们意识到自己的需求能通过购买某种旅游产品或服务得到解决，他们便开始寻找制定购买决策所需的信息。

《基于百科和垂直网站的景点属性关系抽取研究》范文

《基于百科和垂直网站的景点属性关系抽取研究》篇一一、引言在数字化和信息技术迅速发展的时代背景下，以大数据驱动的知识发现已成为多个领域的核心研究问题。

特别是随着互联网的普及，大量的在线信息如百科、垂直网站等为旅游业的深度研究提供了丰富的数据资源。

本文旨在探讨基于百科和垂直网站的景点属性关系抽取研究，通过分析景点属性间的关系，为旅游行业提供更精准的信息服务。

二、研究背景景点作为旅游业的核心资源，其属性信息的准确性和完整性对于提升旅游服务质量具有重要意义。

传统的景点信息获取方式主要依赖于人工编辑的百科全书，但这种方式不仅效率低下，而且无法满足大数据时代的精准信息需求。

近年来，随着垂直网站和社交媒体的兴起，大量与景点相关的非结构化信息逐渐丰富，为景点属性关系抽取提供了丰富的数据来源。

三、研究方法本研究采用基于百科和垂直网站的景点属性关系抽取方法。

首先，通过爬虫技术从百科和垂直网站中抓取景点相关的文本信息。

然后，利用自然语言处理（NLP）技术对文本信息进行预处理和清洗，提取出与景点属性相关的关键词和短语。

接着，通过构建景点属性关系模型，对提取的关键词和短语进行关系抽取和分类，最终形成景点属性关系网络。

四、景点属性关系抽取在景点属性关系抽取过程中，我们主要关注以下方面：地理位置、历史文化、旅游设施、餐饮购物等。

通过对百科和垂直网站中的信息进行挖掘和分析，我们发现了这些属性之间存在多种关系，如关联关系、因果关系、层次关系等。

例如，一个景点的地理位置与其历史文化背景之间存在关联关系；一个旅游设施的完善程度会影响游客的满意度等。

五、研究结果通过对大量数据的分析和处理，我们成功构建了景点属性关系网络。

该网络不仅包含了各景点之间的基本属性信息，还揭示了不同属性之间的关系。

通过对比传统人工编辑的百科信息，我们的方法在准确性、效率和全面性上均有显著提高。

此外，我们还发现了一些新的景点属性关系和潜在的信息点，为旅游行业的精准营销和服务提供了有力支持。

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