随着互联网技术的迅猛发展,线上社交媒体的使用越来越多,理解社交媒体环境下的消费者投诉行为对任何公司来说都是必不可少的。公司若能更好处理消费者投诉,完善投诉管理,可以提高消费者满意度和忠诚度,弥补服务失败给公司造成的损失。由于旅游业属于服务业,直接与消费者接触,这种较主观的服务,如果公司妥善处理消费者投诉,仍会提高消费者对公司印象,而且如今旅游行业越来越趋向日常化、个性化、体验性、定制化,以消费者为导向,满足消费者需求,更有助于行业发展。因此本文选取第三方投诉网站中旅游领域的投诉数据作为本文分析的研究重点。本文依据案例分析、查阅文献以及文本挖掘等方法,首先分析消费者与商家的矛盾纠纷产生的背景,结合当下网络技术发展的发展现状,引出以网络形式进行投诉的投诉平台,评述了这种新型的投诉形式分别对消费者以及企业的意义以及帮助。接着通过查阅文献,详述旅游投诉产生的原因以及旅游情感与体验之间的联系;了解第三方投诉平台的发展现状;对文本挖掘研究现状进行汇总,同时引出文本挖掘在对投诉文本进行分析时的应用。接着对研究进行理论和数据的准备,介绍具体研究方法,对数据来源以及获取途径进行说明,同时对实验数据进行描述性统计分析。接下来对数据进行分析,进行语义网络分析以及LDA主题模型分析,并根据数据处理结果输出实验数据的主题分析结果;接下来进行情感分析预处理,使用测试集数据分别对词典法、机器学习算法以及深度学习算法进行测试,根据预测准确值结果对比选用深度学习算法进行正负情感倾向分类,并依据分类结果分别使用情感词典进行情感得分计算,并结合上一章主题分类情况进一步进行综合分析;最后实验分析结果,总结实验结论;根据实验结论提出针对性的优化建议;总结本文的主要工作,形成论文整体研究的结果;阐述文中的研究不足及未来的研究方向。本文通过对投诉者在第三方投诉平台上发布的投诉评论信息进行研究,对投诉者画像有更加清晰的认识,同时通过对评论内容的主题分析,更加清晰准确地了解投诉者在第三方投诉平台上进行投诉的具体诉求以及具体原因,同时对这些文本进行情感倾向分析判断其情感,再将文本以转化为情感得分的形式,分析其文本所表达情感的程度。通过一系列多个维度的分析,综合判断目前第三方投诉平台上的投诉信息的整体画像,并根据分析结果,对企业提出针对性的优化建议,有助于企业更有针对性地调整公司策略。