总结
本文研究了疫情背景下周边游的需求图谱分析，依托于旅游市场的UGC和OTA语料数据，采用深度学习等自然语言处理技术，挖掘语料中的有用信息，建立知识图谱并寻找其中的隐含关联，最终给出切实可行的政策建议。
研究背景及意义：新冠疫情对旅游业造成巨大冲击，后疫情时代如何逐步复苏旅游业成为重要议题。消费者发布的UGC内容蕴含丰富的旅游需求信息，如何有效提取这些信息成为研究重点。
研究内容：
- 微信公众号文章分类：通过人工标注和机器学习算法（SVM、XGBoost、Bi-LSTM、GRU）对6286篇微信公众号文章进行分类，最终识别出2217篇与文旅相关的文章。Bi-LSTM模型表现最优。
- 周边游产品热度分析：构建BERT+Bi-LSTM+CRF模型从评论、游记攻略和公众号文章中提取旅游产品实体，经过实体对齐和热度计算，得到40286个产品实体及其热度值。
- 旅游产品关联分析与旅游产品图谱构建：利用Apriori算法计算实体之间的关联度，并使用依存句法分析提取酒店、餐饮、景区评论中的评价方面，构建包含实体、关系和属性的细粒度知识图谱。
- 疫情前后旅游产品需求变化分析及政策建议：通过网络爬虫获取产品经纬度坐标，结合热度值在ArcGIS中绘制产品热度分布地图，分析疫情前后旅游地点热度的变化规律。
研究结论：
- 新冠疫情对茂名旅游产业冲击巨大，但2021年热度有所回升，说明扶持政策有效。
- 茂名旅游市场呈现集聚发展趋势，从多核心向双核心甚至单核心转变，后疫情时代游客更倾向于分散的周边游。
- 特色产业（如荔枝、第一滩）始终占据重要地位，应继续发展。
- 互联网平台成为旅游信息发布的重要阵地，公众号等渠道的宣传作用显著。
- 餐饮行业最先从疫情中恢复，应更多介绍特色美食。
政策建议：
- 旅行社设计产品路线时，将关联性强的产品进行组合打包。
- 采取更积极主动的政策刺激旅游业恢复，继续贯彻有效扶持政策。
- 总结热点中心（茂名市区、电白区、高州市）的旅游发展经验，发挥辐射作用。
- 引导旅游市场形成多中心发散态势，满足周边游需求。
- 大力扶持特色产业，打造特色名片。
- 积极利用公众号等互联网平台进行宣传，提升旅游知名度。
- 介绍特色美食，指导餐饮机构更好地满足消费者需求。
- 指导旅行社与周边热点产品相结合设计路线。
研究不足与展望：
- 引入情感分析完善方面级评价提取工作。
- 将文本挖掘方法应用到不同领域。
- 提取更复杂、细颗粒度的实体关系。
