【摘 要】
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随着互联网行业和航空行业的高速发展,越来越多的人倾向在网站上购买机票,许多乘客会在乘坐之后对航班进行评论。本文基于文本数据研究影响乘客满意度的航司服务特征,帮助航
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随着互联网行业和航空行业的高速发展,越来越多的人倾向在网站上购买机票,许多乘客会在乘坐之后对航班进行评论。本文基于文本数据研究影响乘客满意度的航司服务特征,帮助航空公司进行相应服务的改善,提升乘客航程体验。本文利用python爬虫技术爬取CAPSE网站东方航空公司乘客的评论数据,首先对数据进行预处理;其次统计评论文本高频词汇;再应用LDA主题模型方法获取主题关键字,从用户角度挖掘乘客关注的服务特征;然后利用TF-IDF方法将文本评论转化为基于服务特征的词向量矩阵。最后通过相关系数法和基于决策树的特征重要性
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