Python爬虫分析：上海迪士尼游客感知问题与优化建议

本篇论文《基于Python对上海迪士尼旅游形象游客感知的分析与研究》由杨再河和郭桂容合作完成，发表于2023年8月的《商展经济》期刊，其DOI为10.19995/j.cnki.CN10-1617/F7.2023.15.068。该研究主要应用Python编程语言，通过requests库进行网络爬虫技术，从携程网站抓取上海迪士尼度假区的游客评论数据。作者利用TF-IDF算法（Term Frequency-Inverse Document Frequency）来分析文本数据，这是一种常用的文本挖掘工具，用于衡量词语在文档集合中的重要性。 文章的核心内容是对游客评论进行情感分析，通过朴素贝叶斯模型识别用户对上海迪士尼的感知，包括认知形象（游客对其设施、服务等方面的理解和认识）和情感形象（游客对游览体验的情感反应）。研究发现，游客普遍反映的问题有门票价格较高、排队时间过长、餐饮设施不完善以及工作人员服务态度欠佳。这些问题直接影响了游客的整体感知和满意度。 通过对初次游客和多次游客的感知差异进行对比，研究引用了Sirakaya (2004)和Kim、Park (2015)的研究结果，强调了旅游质量和服务体验在吸引游客重访中的关键作用。对于上海迪士尼来说，优化这些方面以提升游客感知价值显得尤为重要。 关键词部分包括TF-IDF、数据分析、旅游形象、游客感知和朴素贝叶斯模型，反映出研究方法和技术路径。文章最后的索引表明，这是一篇具有实用价值的数据驱动研究，旨在为上海迪士尼的经营管理提供改进策略参考。 作者杨再河专注于数据科学与大数据技术专业，而通讯作者郭桂容则是一位教授，她的研究方向主要集中在数据科学与大数据技术专业的课程与教学理论上。整体来看，这篇论文不仅提供了对上海迪士尼游客感知的深入分析，也展示了Python在旅游业数据处理中的实际应用能力。