考慮競爭對手在線評論信息的酒店企業服務需求差異化分析研究 夏倩 9787509698174 【台灣高等教育出版社】

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書名：考慮競爭對手在線評論信息的酒店企業服務需求差異化分析研究
ISBN：9787509698174
出版社：經濟管理
著編譯者：夏倩
頁數：257
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1717842
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內容簡介

本書運用管理學、機器學習、數據挖掘、統計學和計算機科學等多學科方法和技術，以酒店企業的在線評論信息為研究對象，從顧客的視角探索相關酒店企業映射在評論信息中的關聯關係，構建精準有效的競爭對手識別模型，並在此基礎上，以基於在線評論信息的服務需求發現為切入點，研究競爭對手評論信息對焦點酒店企業產生負向溢出效應的機理，進而將酒店企業與其競爭對手在顧客需求上的差異進行分析與比較，以滿足焦點酒店企業的顧客需求和偏好，幫助酒店企業制定科學、有效的差異化運營與服務改進措施。

作者簡介

夏倩，貴州民族大學政治與經濟管理學院副教授，博士，碩士生導師。研究方向為服務科學、商務智能。貴州省大數據發展專家庫專家（2017～2020年），貴州省經濟社會發展研究會理事，長期致力於研究大數據挖掘與分析、數據運營與決策。

目錄

第1章 緒論
1 1 研究背景與研究問題
1 1 1 研究背景
1 1 2 研究問題
1 2 研究意義
1 2 1 理論意義
1 2 2 現實意義
1 3 核心概念界定
1 4 研究內容與結構安排
1 5 研究方法與技術路線
1 5 1 研究方法
1 5 2 技術路線
1 6 主要創新點
第2章 理論基礎與文獻綜述
2 1 在線評論信息相關研究
2 1 1 在線評論信息與銷售業績
2 1 2 在線評論信息與商務智能
2 1 3 在線評論信息與溢出效應
2 1 4 在線評論信息與服務改進
2 2 競爭對手相關研究
2 2 1 競爭對手識別視角
2 2 2 競爭對手識別方法
2 3 服務需求相關研究
2 3 1 服務需求的獲取
2 3 2 服務需求發現方法
2 4 相關方法綜述
2 4 1 信息熵
2 4 2 加權K-Means方法
2 4 3 KNN方法
2 4 4 LDA方法
2 4 5 LSTM方法
2 4 6 CNN方法
2 5 相關文獻評述
2 6 本章小結
第3章 基於在線評論信息的酒店企業競爭對手識別方法研究
3 1 問題描述
3 2 基於T-K-KNN的酒店企業競爭對手識別方法
3 2 1 基於信息熵的屬性特徵權重確定
3 2 2 基於加權K-Means聚類的樣本劃分
3 2 3 基於局部均值的加權KNN方法
3 2 4 模型評估
3 3 數據採集與數據描述
3 3 1 數據採集
3 3 2 數據描述
3 4 結果與分析
3 4 1 模型對比分析
3 4 2 酒店企業屬性特徵的重要性
3 4 3 競爭對手識別
3 4 4 預測酒店企業銷量
3 4 5 穩健性檢驗
3 5 本章小結
第4章 競爭對手在線評論信息對酒店企業的負向溢出效應分析
4 1 問題描述
4 2 理論模型構建
4 2 1 競爭對手點評分對焦點酒店企業的負向溢出效應
4 2 2 競爭對手點評分可信度的調節作用
4 2 3 競爭對手點評分離散度的調節作用
4 2 4 酒店星級的調節作用
4 3 數據採集與數據描述
4 3 1 數據採集
4 3 2 數據描述和分析準備
4 4 實證分析模型
4 4 1 截面數據分析檢驗
4 4 2 面板數據一階差分模型
4 5 結果討論
4 6 穩健性檢驗
4 7 本章小結
第5章 考慮競爭對手在線評論信息的酒店企業服務需求差異化分析研究
5 1 問題描述
5 2 基於L-L-CNN和SNA的酒店企業服務需求差異化分析方法
5 2 1 基於L-L-CNN的服務需求提取方法
5 2 2 基於SNA的服務需求差異化分析
5 2 3 模型評估
5 3 數據採集及預處理
5 4 實驗結果與分析
5 4 1 模型對比分析
5 4 2 服務需求的提取
5 4 3 服務需求主題類別的差異化分析
5 4 4 基於SNA的服務需求共詞網絡圖譜差異化分析
5 5 本章小結
第6章 結論與展望
6 1 主要研究結論
6 2 理論貢獻
6 3 管理啟示
6 4 研究局限與展望
參考文獻
附錄1 「十四五」文化和旅遊發展規劃（全文）
附錄2 2023年五一假期酒店經營數據分析報告
附錄3 關於釋放旅遊消費潛力推動旅游業高質量發展的若干措施
後記

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