随着大众旅游时代的到来,旅游成为一种常态化的休闲娱乐方式。旅游景区作为旅游活动的核心和空间载体,在游客不断提升、日趋多元的消费需求下,其发展面临着巨大的挑战。对于如何准确捕捉景区尚存的缺陷,发挥优势弥补劣势,提高景区综合质量,以满足大众需求,成为旅游景区发展中亟需解决的问题。近年来,随着社会媒体数据的爆炸式增长和信息挖掘技术的不断提升,基于在线评论数据的情感分析成为研究热点。通过对旅游业大数据进行游客情感分析,可以挖掘游客的观点、意见和潜在需求,对游客出行决策、景区满意度调查、旅游推荐、景区形象感知、景区的发展与优化等具有重要意义。本文以250家5A级旅游景区为例,基于携程网在线评论数据,结合领域本体和自然语言处理相关技术对游客情感进行细粒度的挖掘,通过设计特定的情感评分计算公式对游客情感进行量化后,首先从属性、类、景区三个方面进行多层次的游客情感分析,然后从年、月、日三个不同的时间尺度上分析了游客的情感变化,最后基于数学统计和空间统计方法分别分析了景区情感评分的空间总体特征和空间统计特征。研究发现:1)游客对“住宿费”、“餐饮费”、“人流量”、“管理”和“商品价格”五个属性满意度较低的主要原因表现为:住宿费、餐饮费和商品价格过高,游客太多以及管理混乱。2)冬季(1、2和12月份)旅行人数较少。由于5、7、8、10月份均包含较长的假期,短期内游客数量增加到较高水平。3)游客情感评分与游客数量在3-10月份呈明显的负相关关系,游客数量在短期内的骤升会引起游客情感评分骤降,反之,游客情感评分骤升。其中,8、10两个月份,由于游客大量聚集,给游客带来较差的旅行体验,因此获得较低的情感评分。4)根据游客数量将国庆节分为初期,中期和末期,其中初期游客数量开始骤升,情感评分由正面转变为负面,中期游客数量达到最大值,负面情感强度随之达到最大值,末期游客的负面情感开始减弱,逐渐由负面情感转向正面情感。5)5A级景区情感评分总体上表现为自西北向东南方向呈“低-中-高”的阶层分布特征,且我国东、西部地区5A级景区的游客情感评分具有较大的悬殊。本文的研究结果可为游客的出行选择、景区的发展与规划提供决策依据。