普通本科畢業(yè)論文（設(shè)計）開題報告書學(xué)院：專業(yè)：學(xué)號：學(xué)生姓名：指導(dǎo)老師：完成日期：論文題目基于用戶評論主題挖掘的旅游景點推薦系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)論文形式（單選）文科類專業(yè)可采用的形式：?畢業(yè)論文□學(xué)術(shù)論文□案例分析□調(diào)研報告□創(chuàng)作方案設(shè)計□項目設(shè)計□模擬審判卷宗□其他理工類及交叉類專業(yè)可采用的形式：?畢業(yè)設(shè)計□畢業(yè)創(chuàng)作□學(xué)術(shù)論文□調(diào)查報告□畢業(yè)作品（原型）□發(fā)明□專利□其他選題來源?是□否是否屬于以實驗、實習(xí)、工程實踐和社會調(diào)查等實踐性工作為基礎(chǔ)的畢業(yè)論文（設(shè)計）。研究背景與研究意義研究背景：隨著互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體的普及，用戶評論在幫助游客選擇旅游景點方面發(fā)揮著越來越重要的作用。用戶在旅游平臺、社交網(wǎng)站或應(yīng)用程序上分享的評論和反饋，承載了大量關(guān)于景點體驗的信息。這些評論不僅反映了游客對景點的情感傾向（如滿意或不滿意），還蘊含了關(guān)于景點設(shè)施、服務(wù)質(zhì)量、交通便利性等方面的有價值的信息。因此，如何從這些評論中提取出有效信息，并利用這些信息為用戶提供個性化的旅游景點推薦，成為近年來旅游推薦系統(tǒng)研究中的重要課題?，F(xiàn)有的推薦系統(tǒng)大多依賴于評分和標簽信息，缺乏對評論內(nèi)容的深入挖掘，尤其是對評論中的情感信息的處理。在旅游景點推薦中，用戶的情感傾向往往對其決策起著至關(guān)重要的作用。情感分析技術(shù)可以幫助系統(tǒng)更好地理解用戶的評價，識別出評論中的正面、負面或中性情感，從而提高推薦的準確性和個性化水平。然而，情感分析不僅僅是對評論中的情感傾向進行分類，它還可以深入挖掘評論的主題信息。通過從大量的評論數(shù)據(jù)中識別出用戶關(guān)注的熱點話題和關(guān)注點，為景點推薦提供更有針對性的依據(jù)。因此，基于用戶評論的主題挖掘與情感分析相結(jié)合的旅游景點推薦系統(tǒng)，能夠更好地滿足用戶的需求，提升用戶體驗。本研究將通過爬蟲技術(shù)從各大旅游網(wǎng)站和社交媒體平臺上收集景點的用戶評論數(shù)據(jù)，并結(jié)合情感分析與主題挖掘技術(shù)，分析評論內(nèi)容中的情感信息和主題信息?；谶@些分析結(jié)果，設(shè)計并實現(xiàn)一個個性化的旅游景點推薦系統(tǒng)，使得系統(tǒng)不僅能夠根據(jù)用戶的興趣和歷史行為進行推薦，還能根據(jù)評論中的情感傾向和主題熱點提供精準的景點推薦。文獻綜述近年來，隨著社交媒體和旅游平臺的普及，用戶生成內(nèi)容（UGC）成為旅游推薦系統(tǒng)的重要數(shù)據(jù)源。尤其是用戶評論，在幫助用戶選擇旅游景點方面具有重要作用?；谟脩粼u論的主題挖掘與情感分析，能夠深入挖掘評論背后的用戶需求，進而實現(xiàn)更為精準和個性化的旅游景點推薦系統(tǒng)設(shè)計。本文將對相關(guān)文獻進行綜述，探討主題挖掘和情感分析在旅游推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用，進而為本研究提供理論支持和技術(shù)參考。1.主題挖掘與情感分析的結(jié)合郭羽婷與姚宣合（2025）提出了一種結(jié)合情感分析與主題挖掘的方法，通過分析在線健康社區(qū)的用戶評論，挖掘出評論中潛在的情感傾向和主題信息。該研究表明，通過情感分析，能夠有效了解用戶的情感需求，而主題挖掘則幫助提取評論中反映出的核心話題。在旅游推薦系統(tǒng)中，類似的方法可以應(yīng)用于旅游景點評論的分析，進而為用戶推薦符合其興趣和情感需求的景點。栗江?。?024）研究了小紅書APP中的用戶評論，通過主題挖掘與情感分析技術(shù)，對評論數(shù)據(jù)進行處理和分析。研究發(fā)現(xiàn)，結(jié)合情感分析和主題挖掘，可以更準確地理解用戶對特定景點的情感傾向及興趣，從而提升推薦系統(tǒng)的效果。栗江汀的研究為本研究提供了方法論支持，尤其在如何根據(jù)評論內(nèi)容進行用戶偏好分析方面具有借鑒意義。2.基于評論的旅游景點推薦崔鶯鶯（2024）設(shè)計了基于在線評論的湖北省旅游景點推薦系統(tǒng)，通過情感分析對用戶的評論數(shù)據(jù)進行了分類與評估，從而優(yōu)化推薦算法。該系統(tǒng)結(jié)合用戶的評論情感信息，為用戶推薦更符合其偏好的旅游景點。這一研究為旅游推薦系統(tǒng)提供了有效的情感分析模型，并展示了情感分析在景點推薦中的應(yīng)用潛力。王必祥（2023）提出了一個基于景區(qū)狀態(tài)信息的旅游景點推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過結(jié)合景區(qū)的實時狀態(tài)信息與用戶評論分析來進行推薦。通過情感分析和主題挖掘，系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶需求推薦合適的景點，為用戶提供更具個性化的旅游選擇。此方法在景點推薦中的應(yīng)用為本文的研究提供了靈感，特別是在結(jié)合實時數(shù)據(jù)進行推薦方面。3.用戶評論分析的技術(shù)與方法李俊（2023）研究了基于用戶評論的新能源汽車企業(yè)競爭策略，通過情感分析和主題挖掘，提取出用戶評論中的主要話題和情感傾向，并分析其對企業(yè)戰(zhàn)略的影響。李俊的研究方法為本文提供了情感分析和主題挖掘的技術(shù)支持，尤其是在多維度分析用戶評論方面。嚴丹丹（2023）研究了基于新能源汽車用戶評論的主題挖掘和情感分析，提出了一種改進的情感分析方法，通過深度學(xué)習(xí)算法提高情感分類的準確度。這一方法對旅游景點評論的情感分析有著重要參考價值，可以有效提升推薦系統(tǒng)的準確性和個性化推薦能力。丁昭（2023）探討了平板電腦用戶評論中的情感分析和主題挖掘，提出了結(jié)合情感分析和主題挖掘的評論分析方法，旨在為用戶提供更精準的產(chǎn)品推薦。在旅游推薦系統(tǒng)中，結(jié)合用戶評論中的情感和主題信息，同樣能夠幫助系統(tǒng)更好地理解用戶需求，從而優(yōu)化推薦效果。沈棋琦、張雪與趙楊（2023）研究了基于評論主題挖掘的移動圖書館App用戶情感體驗評價體系，并提出通過主題分析與情感分析結(jié)合，提升用戶體驗評價的準確性。在旅游景點推薦系統(tǒng)中，類似的方法可以幫助系統(tǒng)從評論中提取出用戶的情感需求和主題偏好，進而進行更為精準的景點推薦。4.旅游推薦系統(tǒng)的算法與優(yōu)化李恩（2023）設(shè)計了基于用戶評論的武漢市紅色旅游平臺，通過結(jié)合情感分析與主題挖掘技術(shù)，實現(xiàn)了更加精準的景點推薦。研究表明，結(jié)合用戶評論中的情感信息和主題挖掘結(jié)果，可以顯著提升推薦系統(tǒng)的個性化與準確度。陳強（2022）在其智能旅游助手系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)中，采用了情感分析和主題挖掘技術(shù)，對用戶評論進行深入分析，從而為用戶提供個性化的景點推薦。陳強的研究提供了一個實際應(yīng)用的案例，展示了情感分析與主題挖掘結(jié)合在旅游推薦系統(tǒng)中的有效性和可行性。張飛宇（2022）基于Django框架設(shè)計的個性化景點推薦系統(tǒng)，采用了基于用戶評論的情感分析與主題挖掘方法，從用戶評論中提取出情感傾向和潛在話題，進而優(yōu)化推薦結(jié)果。該研究展示了如何將現(xiàn)代Web框架與評論分析技術(shù)相結(jié)合，以提高旅游推薦系統(tǒng)的性能和用戶體驗。5.主題挖掘在推薦系統(tǒng)中的其他應(yīng)用Ye等（2021）提出了基于用戶評論的主題分析和需求挖掘方法，通過深度學(xué)習(xí)算法從評論中提取出有價值的主題信息，從而提升推薦算法的精準度。在旅游景點推薦系統(tǒng)中，采用類似的方法可以幫助系統(tǒng)精準捕捉用戶需求，提供更加個性化的景點推薦。陶?。?021）研究了個性化景點路線推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，提出了一種基于用戶評論的推薦算法，結(jié)合用戶興趣和情感傾向，優(yōu)化推薦路徑。該研究提供了如何基于用戶評論個性化推薦景點的技術(shù)思路，為本文的系統(tǒng)設(shè)計提供了寶貴的參考。參考文獻：[1]郭羽婷,姚宣合.基于主題挖掘和情感分析的在線健康社區(qū)用戶評論研究[J/OL].現(xiàn)代情報,1-17[2025-01-04]./kcms/detail/22.1182.G3.20241210.1728.002.html.[2]栗江汀.小紅書APP用戶評論主題挖掘與情感分析[D].貴州財經(jīng)大學(xué),2024.[3]崔鶯鶯.基于在線評論的湖北省旅游景點推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].長江大學(xué),2024.[4]王必祥.基于景區(qū)狀態(tài)信息的景點推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].南京郵電大學(xué),2023.[5]李俊.基于用戶評論的新能源汽車企業(yè)競爭策略研究[D].吉林財經(jīng)大學(xué),2023.[6]嚴丹丹.基于新能源汽車用戶評論的主題挖掘和情感分析[D].廣西師范大學(xué),2023.[7]丁昭.基于文本挖掘的平板電腦用戶評論情感分析和主題挖掘[D].中南財經(jīng)政法大學(xué),2023.[8]沈棋琦,張雪,趙楊.基于評論主題挖掘的移動圖書館App用戶情感體驗評價體系構(gòu)建[J].圖書館學(xué)研究,2023,(04):41-51.[9]李恩.基于用戶推薦算法的武漢市紅色旅游平臺設(shè)計與實現(xiàn)[D].長江大學(xué),2023.[10]陳強.智能旅游助手系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].中南大學(xué),2022.[11]張飛宇.基于Django的個性化景點推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué),2022.[12](Sixue)SJ,BanggangW,ShengzongZ.Topicmodellingandopinionminingofusergeneratedcontentontheinternetusingmachinelearning:AnanalysisofpostpartumcarecentresinShanghai[J].JournalofIntelligent&FuzzySystems,2021,41(3):4661-4668.[13]郭虹靜.基于用戶評論的移動應(yīng)用缺陷分析方法[D].南京航空航天大學(xué),2021.[14]史睿瑤.基于協(xié)同過濾算法的旅游推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].電腦知識與技術(shù),2020,16(35):64-66.[15]史?，?基于改進協(xié)同過濾算法的旅游推薦系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D].河北工程大學(xué),2020.[16]趙菁.基于用戶評論的個性化產(chǎn)品推薦算法優(yōu)化研究[D].杭州電子科技大學(xué),2022.[17]YeP,LiuL,ZhangL,etal.User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