酒店属性与关键词相似度分析：基于Word2Vec的二级影响因素识别

酒店属性与关键词相似度分析：基于Word2Vec的二级影响因素识别

酒店的属性通常包括'员工素质'、'设施服务'、'清洁程度'、'舒适度'、'性价比'、'位置'等。为了更深入地理解用户搜索行为与酒店属性之间的关联，本文将利用Word2Vec模型分析这些属性与文本中25个关键词之间的相似度，并将相似度高的关键词划分为属性的二级影响因素。

1. 导入所需的库和模型

import gensim
import jieba
import numpy as np

model = gensim.models.Word2Vec.load('model_path') # 加载预训练好的模型

2. 定义属性和关键词列表

attributes = ['员工素质', '设施服务', '清洁程度', '舒适度', '性价比', '位置']
keywords = ['关键词1', '关键词2', ... , '关键词25']

3. 定义一个函数，用于获取与属性相近的词语，并求平均词向量

def get_similar_words(attribute, model):
    similar_words = model.wv.most_similar(attribute) # 获取与属性相近的词语
    similar_words.append((attribute, 1)) # 将属性本身加入列表
    word_vectors = []
    for word in similar_words:
        word_vectors.append(model[word[0]]) # 获取每个词语的词向量
    avg_vector = np.mean(word_vectors, axis=0) # 求平均词向量
    return avg_vector

4. 定义一个空的字典，用于存储属性的词向量

attribute_vectors = {}

5. 循环遍历每个属性，获取其词向量并添加到字典中

for attribute in attributes:
    attribute_vector = get_similar_words(attribute, model)
    attribute_vectors[attribute] = attribute_vector

6. 定义一个函数，用于计算属性和关键词之间的相似度

def get_similarity(attribute, keyword, model, attribute_vectors):
    if attribute not in attribute_vectors:
        attribute_vector = get_similar_words(attribute, model)
        attribute_vectors[attribute] = attribute_vector # 如果属性的词向量不存在，则先获取其词向量并添加到字典中
    else:
        attribute_vector = attribute_vectors[attribute]
    keyword_vector = model[keyword] # 获取关键词的词向量
    similarity = np.dot(attribute_vector, keyword_vector) / (np.linalg.norm(attribute_vector) * np.linalg.norm(keyword_vector)) # 计算余弦相似度
    return similarity

7. 循环遍历每个属性和关键词，计算它们之间的相似度，并输出相似度高于某个阈值的结果

threshold = 0.5 # 相似度阈值
for attribute in attributes:
    for keyword in keywords:
        similarity = get_similarity(attribute, keyword, model, attribute_vectors)
        if similarity > threshold:
            print('属性', attribute, '和关键词', keyword, '之间的相似度为', similarity)

该程序框架可以帮助我们识别出与酒店属性相关的二级影响因素，为酒店的营销策略和用户体验优化提供参考。