环境禀赋差异下的酒店双因素体验研究 ——基于深度学习的网络文本挖掘
编号:2724 访问权限:私有 更新:2023-04-12 10:25:10 浏览:188次 快闪报告

报告开始:2023年05月07日 10:38(Asia/Shanghai)

报告时间:5min

所在会场:[8C] 8C、城市与区域地理 [8C-1] 8C -1 城市与区域地理

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摘要
当前“双循环”新发展格局下,酒店业迎来发展新机遇。随着旅游休闲度假需求的提升,酒店从单一的住宿功能向目的地功能扩展,酒店所处目的地环境逐渐成为游客选择和评价酒店的重要依据。本研究选取夫子庙(历史人文街区)和新街口(城市商业中心)两个环境差异明显的地区作为案例地,以携程旅行网上12家酒店文本作为数据来源,创新建构卷积神经网络与注意力机制相结合的深度学习模型,探究不同环境差异下的游客酒店双因素体验特征及影响机制。结果表明:(1)游客酒店体验是内外环境共同起作用的结果。除公共设施、客房条件等内部要素外,地理位置、休闲体验等外部要素也是游客酒店体验重要内容;(2)不同环境差异下的游客酒店双因素体验具有较大差异。区位地标、餐饮体验等是夫子庙酒店激励体验,娱乐体验、酒店氛围等是新街口酒店激励体验;停车设施、客房面积等是夫子庙酒店保健体验,电梯设施、停车设施等是新街口酒店保健体验;(3)游客酒店双因素体验的影响机制存在差异。游客酒店激励体验多与区位地标、娱乐体验等外部要素有关,保健体验多与客房面积、客房隔音等内部要素有关。本研究拓展了深度学习在游客体验研究中的应用,为酒店韧性建设与可持续发展提供参考。
关键词
酒店体验;深度学习;注意力机制;激励因素;保健因素
报告人
贾添羽
南京师范大学

稿件作者
贾添羽 南京师范大学
张郴 南京师范大学
鲁方圆 南京师范大学
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重要日期
  • 会议日期

    05月05日

    2023

    05月08日

    2023

  • 03月31日 2023

    初稿截稿日期

  • 05月25日 2023

    注册截止日期

主办单位
青年地学论坛理事会
中国科学院青年创新促进会地学分会
承办单位
武汉大学
中国科学院精密测量科学与技术创新研究院
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