目的地期望构建的半符号重构：基于 LLM 的社交媒体旅游分析计算范式
计算与语言
2025-05-23 v1 应用统计
摘要
社交媒体的兴起使用户生成内容（UGC）成为旅行决策的关键因素，但现有分析方法缺乏可扩展性。本研究引入双方法 LLM 框架：基于 LLM 的无监督期望提取，结合调查信息的监督式微调。研究发现，休闲/社交期望比基础自然/情感因素更能驱动用户参与度。通过将 LLM 建立为精准的期望量化工具，我们推进了旅游分析的方法论，提出面向体验个性化和社交旅游推广的针对性策略。该框架的适应性扩展至消费者行为研究，展示了计算社会科学在营销优化中的变革性潜力。
引用
@article{arxiv.2505.16118,
title = {Semiotic Reconstruction of Destination Expectation Constructs An LLM-Driven Computational Paradigm for Social Media Tourism Analytics},
author = {Haotian Lan and Yao Gao and Yujun Cheng and Wei Yuan and Kun Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.16118},
year = {2025}
}
备注
33 pages, 6 figures