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在互联网交易市场中,旅游市场的波动主要体现为旅游者消费相关关键词的网络搜索、浏览和评论等指标的变化。因此,构建一个系统的理论分析和概念框架,并在此基础上选择一种科学合理的数据预处理方法,这对于从海量网络行为数据中提取有预测价值的信息并最终获得可靠的旅游者消费行为预测结果而言,变得越发重要。从选择域理论视角出发,提出了一种主要由初始关键词获取、核心关键词筛选和搜索指数合成三个步骤组成的旅游网络行为数据的预处理方法:系统合成法(TSVI)。研究发现:TSVI指数在AR时间序列和BP神经网络等模型中的表现均优于