基于社交媒体图像和机器学习的旅客偏好评估 ——以普达措国家公园为例

来源 :昆明理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:woaixuyong
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公共的景观场所环境物体要素的提取和后续分析整合带来的游客偏好分析,一方面可以完善学者对研究对象的信息掌握,一方面有助于管理运营方在宣传营销定位时提供帮助。本文研究旨在对普达措国家公园不同社交媒体平台的图像数据进行分析,提取出普达措国家公园旅客的偏好与关注点,意图为公园管理者在进行旅游宣传、经营路线规划、景点优化等决策时提供一个客观的参考。方法手段上,本研究基于三个受众、定位和用户画像均不相同的社交媒体平台中的(微博平台、小红书平台和去哪儿攻略平台)大量图像数据,利用Google公司推出的Cloud Vision API服务,应用其已经训练好的机器学习模块Detect labels(标签检测)和Detect multiple objects(多对象检测),探索普达措国家公园,在区分受众和整体两个状况下,社交媒体数据环境标签的偏好结果以及社交媒体数据中物体要素的偏好结果。并总结其重要的景观场景画面意向。研究结果可得:1)普达措国家公园无论是开发角度还是游客影响角度,商业化世俗化程度均低。这同时也是游客的欣赏点之一,公园后续的发展规划建议将维持低世俗商业作为准则之一。2)普达措国家公园中环境标签的角度,自然环境要素分类最为重要,三个平台均展现了对自然环境要素分类内的要素极大的偏好,这其中天空要素是三个平台共同具有的最重要的景观要素。物体要素的角度动物要素分类最为重要。自然环境要素分类中最偏好的要素为天空要素、草原要素、高原要素、湖体相关要素、阳光要素和雪景要素。动物分类最受游人偏爱的类型是Working animal(役畜)。人文要素分类中,最受偏爱的风格类型是乡村风格。普达措国家公园现有的的营销宣传自然环境要素已经占有极大的比例了,可适当增加天空要素的频率。宣传上应增加动物要素的浓度,尤其是可以役畜为主角营造田园牧歌画面。
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