利用社交网络与语义分析在线旅游论坛并预测旅游需求
计量经济学
2021-05-18 v1 计算与语言
社会与信息网络
摘要
预测旅游需求对政策制定者与旅游行业企业均具有重要意义。在本研究中，我们应用社交网络与语义分析的方法和工具，研究从 TripAdvisor 旅游论坛互动的在线社区获取的用户生成内容。我们分析了 7 个欧洲主要首都城市为期 10 年的论坛，收集了约 147,000 名用户撰写的超过 2,660,000 篇帖子。我们提出一种分析旅游相关大数据的新方法论以及一组可整合进传统预测模型的变量。我们实现了带有社交网络与语义变量的因子增广自回归与桥模型，其预测表现常优于单变量模型及基于 Google Trend 数据的模型。论坛语言复杂性与通信网络的中心化（即杰出贡献者的存在）是对国际机场到达量预测贡献最大的变量。
引用
@article{arxiv.2105.07727,
title = {Using social network and semantic analysis to analyze online travel forums and forecast tourism demand},
author = {A Fronzetti Colladon and B Guardabascio and R Innarella},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.07727},
year = {2021}
}