【摘 要】
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随着智能终端的发展和普及,人们的衣食住行逐渐从线下转为线上,越来越多的人在外出住宿时会选择从网上预订酒店,因此选择一款方便实用的预订酒店软件（application,简称app）至关重要.本文旨在对预订酒店app的评论评分等各项指标进行分析,挖掘出用户关注点,进而为用户选择软件以及软件开发者完善软件提供参考和建议.本文对预订酒店app平台数据和评论数据进行分析.首先,对预订酒店app的用户评论数据
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随着智能终端的发展和普及,人们的衣食住行逐渐从线下转为线上,越来越多的人在外出住宿时会选择从网上预订酒店,因此选择一款方便实用的预订酒店软件（application,简称app）至关重要.本文旨在对预订酒店app的评论评分等各项指标进行分析,挖掘出用户关注点,进而为用户选择软件以及软件开发者完善软件提供参考和建议.本文对预订酒店app平台数据和评论数据进行分析.首先,对预订酒店app的用户评论数据进行文本挖掘,挖掘出用户评论的潜在信息.其次,对预订酒店app平台数据构建分类模型,对软件受欢迎度进行识别.最后对十个软件平台进行综合评价,给用户提供参考.具体分析过程如下:第一,对用户评论数据进行分词、去停用词等处理,将分词后的数据进行情感分析,把用户评论数据划分为正面评价集和负面评价集,分别进行LDA主题模型拟合,挖掘出用户评论的潜在主题,分析用户对预订酒店平台的关注点以及平台存在的优缺点;第二,对软件平台数据进行特征选择,选取了与软件受欢迎度相关性较强的用户评论数、软件大小、近一年迭代次数和关键词覆盖数四个特征,建立随机森林分类模型,将K近邻分类模型与支持向量机模型作为基准分类器进行对比,通过模型评价验证随机森林分类模型为最优分类模型;第三,对十个预订酒店平台数据进行客观评价,建立客观评价体系,利用标准离差法、熵权法和CRITIC法计算出综合赋权权重,并得到十个平台的综合评价得分,进而对十个平台进行排名.经过全文的分析,得到以下结论:一是大部分用户对预订酒店app的情绪是正面的,人们对预订酒店app正面评价的关注点主要在于酒店的卫生和服务情况良好,以及酒店的价格比较便宜,还需要改进的地方在于软件使用体验、客服服务以及民宿入住等问题;二是随机森林分类模型的预测准确率达到了92.15%,能够很好地对预订酒店软件受欢迎度的识别;三是通过客观评价得分,得到预订酒店app评价最好的前三名分别是华住会、去哪儿旅行和艺龙旅行.
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