商业分析：基于酒店用户评论和文本挖掘的用户态度评估与预测
计算机与社会
2024-12-24 v1
摘要
在疫情后时代，酒店行业在经济复苏中发挥着关键作用，消费者情绪日益影响市场趋势。本研究利用先进的自然语言处理(NLP)技术和BERT模型分析用户评论，提取客户满意度洞察，指导服务改进。通过将评论转化为特征向量，BERT模型能够准确分类情感，揭示满意与不满意的模式。这种方法为酒店管理提供了宝贵的数据，帮助他们完善服务方案，提升客户体验。从财务角度看，了解情绪对预测市场表现至关重要，因为消费者情绪的变化常与股票价格及整体行业表现相关联。此外，本研究解决了情感分析中的数据不平衡问题，采用过采样和欠采样等技术以增强模型的鲁棒性。结果为酒店行业以及金融分析师提供了可操作的见解，助力市场预测和投资决策。该研究突显了情感分析在推动业务增长、改善财务成果以及提升旅游和酒店行业的竞争优势方面的潜力，从而为更广泛的经济格局作出贡献。
引用
@article{arxiv.2412.16744,
title = {Business Analysis: User Attitude Evaluation and Prediction Based on Hotel User Reviews and Text Mining},
author = {Ruochun Zhao and Yue Hao and Xuechen Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.16744},
year = {2024}
}