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基于多源数据分析的桂北地区民族文化旅游资源分类与游客体验优化研究

申报人：张沾恒 申报日期：2026-04-14

基本情况

2026年批次
基于多源数据分析的桂北地区民族文化旅游资源分类与游客体验优化研究 学生申报
创新训练项目
工学
计算机类
学生自主选题
一年期
本项目针对桂北民族文化旅游开发同质化与体验浅表化的问题，以龙胜梯田与三江大侗寨为典型案例。项目遵循“数据采集-清洗-建模-分析-对策”的科学范式，采用Python爬虫技术抓取携程、小红书等平台游客评论，结合线下300份结构化问卷，构建多源数据库。通过Pandas数据清洗、K-Mea聚类算法及SnowNLP情感分析模型，建立“行为-情感-需求”三维诊断模型，精准识别景区服务痛点与资源分类特征，最终输出具有实操价值的景区资源开发建议与游客体验优化指南。
无
无
指导老师将全力支持本项目的研究工作，在研究设计、方法论证方面提供指导，并将协助联系调研资源，全程跟踪项目进展，在数据分析和成果总结阶段提供必要支持，确保项目顺利实施。
校级

项目成员

序号 学生 所属学院 专业 年级 项目中的分工 成员类型
张沾恒 南宁分校 计算机工程与技术 2023 核心模型与统筹
黄汝贤 南宁分校 计算机工程与技术 2023 调研实施与数据支持
黎江 南宁分校 计算机工程与技术 2023 数据采集与预处理

指导教师

序号 教师姓名 所属学院 是否企业导师 教师类型
蒋彩梅 南宁分校 否

立项依据

1.验证大数据分析在文旅研究的适配性：为数据驱动的文化遗产旅游交叉领域提供微观案例，验证多源数据分析在区域文旅研究中的有效性。
2.精准诊断与优化景区服务：通过对龙胜梯田与三江大侗寨的实证分析，精准识别民宿服务质量参差不齐、夜间文化活动单一等具体痛点，助力景区制定针对性的优化策略。
3.构建标准化的诊断工具包：建立一套“典型案例-数据方法-诊断模型”的研究框架，为同类民族文化旅游区进行自我诊断与优化升级提供可移植、可复制的标准化工具。
本项目将围绕“资源分类识别”与“体验痛点诊断”两大核心，开展以下具体研究：
1.多源数据采集体系构建：利用Python爬虫技术，定向采集携程、小红书、大众点评等主流文旅平台上关于龙胜梯田与三江大侗寨近一年的游客评论与评分数据（目标5000条）；同步设计结构化问卷，在景区游客中心开展实地调研，收集游客人口学特征与消费行为数据（计划300份）。
2.旅游资源特征聚类分析：使用Pandas库对文本数据进行去重、去噪与分词处理。采用K-Means聚类算法，从文化展示形式、游客参与度、景观独特性等维度，对景区内的具体旅游项目进行自动归类与特征提取。
3.游客情感与痛点挖掘：依托SnowNLP情感分析模型计算评论的情感极性得分，结合TF-IDF关键词提取技术，锁定高频负面评价主题，绘制游客体验痛点图谱，揭示资源类型与游客满意度之间的内在联系。
优化策略与对策研究：综合定量分析结果与典型案例深描，从产品迭代、服务提升、营销策略三个层面，提出具体、可操作的优化建议。
当前，民族文化旅游开发普遍存在同质化严重与体验浅表化的问题。传统的旅游资源分类与评价多依赖于定性描述或小样本的问卷调查，缺乏基于海量用户生成内容（UGC）的量化洞察。在大数据时代，虽然利用网络评论进行旅游研究已成趋势，但现有的研究多集中于单一平台的宏观数据分析，缺乏将“线上评论文本”与“线下行为数据”相结合的微观实证研究。本项目通过构建融合线上评论数据与线下调研数据的综合分析框架，旨在填补这一空白，实现对民族文化旅游资源的精细化类型识别与满意度关键因子的精准诊断。
1.研究尺度的微观创新：
不同于宏观层面的区域旅游研究，本项目从典型案例（龙胜梯田、三江大侗寨）切入，实现对民族文化旅游资源与体验关联机制的精细化剖析。
2.方法整合的交叉创新：
创新性地构建了“行为-情感-需求”三维诊断模型。将Python爬虫抓取的线上情感数据与线下问卷收集的行为数据进行协同分析与交叉验证，克服了单一数据源的偏差，保障了研究的严谨性。
3.实践导向的工具创新：
项目不仅产出学术报告，更注重成果转化。研究成果将直接输出为实操指南，为相关景区提供切实可行的解决方案，体现了新文科与工科交叉融合的示范性。
技术路线：
遵循“数据采集 - 清洗 - 建模 - 分析 - 对策”的技术路径。
    1.前端：Python Scrapy/Selenium爬虫（线上数据） + 问卷星/纸质问卷（线下数据）。
    2.中端：Pandas（数据清洗） + Scikit-learn（K-Means聚类建模） + SnowNLP（情感计算）。
    3.后端：Matplotlib/Seaborn（可视化分析） + 策略生成。
拟解决的问题：
    1.如何利用非结构化的网络文本数据准确识别民族文化旅游资源的分类特征？
    2. 影响桂北地区民族文化旅游游客满意度的关键负面因子具体是什么（如民宿服务、夜间活动等）？
2.如何构建可复用的数据驱动型文旅体验优化模型
预期成果：
    1.研究报告：1份《桂北地区民族文化旅游资源分类与游客体验优化研究报告》。
    2.学术论文：公开发表相关学术论文1篇（拟定题：数据驱动视角下桂北民族文化旅游资源开发与体验优化研究）。
    3.实应用证明：为案例景区提供一份具体的《游客体验优化实操指南》。
第一阶段（第1-3月）：
    数据采集与预处理。完成Python爬虫编写，采集线上评论数据5000条；设计并印发调查问卷，完成300份线下问卷收集；建立原始数据库。
第二阶段（第4-7月）：
    模型构建与数据分析。使用Pandas进行数据清洗与分词；运用K-Means算法进行资源聚类；利用SnowNLP进行情感评分与关键词提取；绘制体验痛点图谱。
第三阶段（第8-12月）：
    结论提炼与成果撰写。综合分析数据，揭示内在联系；撰写研究报告与学术论文；从产品、服务、营销三方面提出优化建议，完成项目结题。
扎实的学科理论与技术基础：
    项目主持人及成员均为数据科学与大数据技术专业学生，在校期间系统深入地学习了《Python程序设计》、《数据结构》、《机器学习》、《数据挖掘与分析》、《概率论与数理统计》等核心课程 。团队成员已熟练掌握 Python 编程语言，能够独立使用 Pandas 进行数据清洗、Scikit-learn 进行建模以及 Matplotlib 进行可视化分析 ，具备了处理海量非结构化文本数据的核心技术能力。
充分的前期文献调研与选题论证：
    团队依托学校图书馆及数字资源，查阅了国内外关于“民族文化旅游”、“文本挖掘”、“游客情感分析”等主题的学术文献50余篇。通过对文献的梳理，团队完成了详细的文献综述，厘清了龙胜梯田与三江大侗寨现有研究的空白点，确立了“以多源数据驱动文旅体验优化”的创新研究视角，为项目实施奠定了坚实的理论支撑。
技术方案的可行性预验证：
    在申报前，团队已开展了技术预研工作。目前已成功编写并测试了针对携程网和小红书平台的 Python 爬虫脚本原型 ，成功试抓取了部分公开评论数据，验证了数据获取路径的畅通性；同时，初步构建了基于 SnowNLP 的情感分析基础词库，证明了技术路线在实际操作中的可行性。
稳定的团队协作机制： 项目组成员来自同一专业背景，此前曾共同参与多项课程设计与学科竞赛，形成了良好的默契和互补的技能结构。团队内部已建立起高效的沟通机制与明确的分工体系，能够确保项目按计划高效推进。
（1）已具备的条件
硬件与软件环境：
    团队成员均配备高性能个人笔记本电脑，并已配置好 Anaconda、PyCharm、Jupyter Notebook 等开发环境以及 SPSS 等统计分析软件。学校计算机应用学院实验室提供了良好的上机实验条件和网络环境，能够满足项目从数据采集到模型训练的硬件需求。
数据获取渠道：项目组已确定了携程、大众点评、小红书等作为主要线上数据源，并掌握了其数据结构特征；同时，已依据统计学原理设计完成了《桂北民族文化旅游体验调查问卷》初稿，具备了开展线上线下双轨调研的基础。
师资指导力量：
    项目邀请了蒋彩梅讲师担任指导教师 。蒋老师在课程与教学论及科研方面经验丰富，能够把握项目的学术方向；同时朱辉老师在技术层面提供支持，能有效指导团队解决数据挖掘过程中遇到的算法难题。
（2）尚缺少的条件及解决方法
尚缺少的条件：
实地调研专项经费：
    项目计划前往龙胜梯田、三江大侗寨进行实地考察与线下问卷发放，涉及交通费、住宿费及资料打印费，目前团队缺乏专项资金支持。
海量数据处理算力瓶颈：
    随着爬取评论数据量的增加（目标5000条以上）及模型复杂度的提升，普通个人电脑在进行大规模聚类运算时可能会出现算力不足的情况。
高质量问卷样本获取难度：
    单纯依靠线下路人拦截式发放问卷，可能存在样本回收率低、人群覆盖面不全的问题。
解决方法：
经费保障：积极申请大学生创新训练计划项目立项，争取学校的经费资助；同时团队将严格执行预算管理，本着节约原则，合理规划行程，确保资金用在刀刃上。
技术优化与资源借力：一方面，优化算法代码，采用分批处理与增量学习策略降低内存消耗；另一方面，如遇算力瓶颈，将申请使用学院实验室的高性能服务器或租用云服务器进行模型运算。
多渠道调研策略：采用 “线上 + 线下” 调研，线上多渠道分发电子问卷并设置激励，提升问卷回收率与有效性。

经费预算

开支科目 预算经费（元） 主要用途 阶段下达经费计划（元）
前半阶段 后半阶段
预算经费总额 3000.00 无 1300.00 1700.00
1. 业务费 2500.00 无 1100.00 1400.00
（1）计算、分析、测试费 500.00 云服务器、数据处理、算法调试、软件工具使用 200.00 300.00
（2）能源动力费 200.00 调研期间设备用电、网络流量等 100.00 100.00
（3）会议、差旅费 1300.00 桂北地区实地调研交通、食宿、问卷发放 600.00 700.00
（4）文献检索费 200.00 文献下载、资料打印、数据库使用 100.00 100.00
（5）论文出版费 300.00 论文排版、查重、发表相关费用 100.00 200.00
2. 仪器设备购置费 200.00 调研辅助设备（如 U 盘、移动硬盘等） 100.00 100.00
3. 实验装置试制费 150.00 调研数据采集工具、小型辅助设备制作 50.00 100.00
4. 材料费 150.00 问卷打印、调研耗材、办公文具等 50.00 100.00
结束

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