酒店属性与关键词相似度分析：基于 Word2Vec 的二级影响因素挖掘

本文旨在分析酒店属性与文本关键词之间的相似度，将相似度高的关键词划分为属性的二级影响因素。

酒店属性：

员工素质
设施服务
清洁程度
舒适度
性价比
位置

关键词：

(此处应列出25个关键词，并进行分词处理)

方法：

使用 Word2Vec 模型中的 gensim.model 进行相似度计算。由于酒店属性可能在分词后的文本中不存在，需要通过找到与属性相近的词语，然后求平均词向量，并将其添加到模型中。

代码示例：

attribute_vectors = []
for attr in attributes:
    if attr in model.wv.key_to_index:
       attribute_vectors.append(model.wv[attr])
    else:  # 属性在分词后的文本里面没有，使用替代词
        attr_words = replace_words.get(attr, [])  # 属性的替代词
        attr_vecs = []  # 替代词的向量集合，便于平均
        for w in attr_words:  # 遍历属性和其同义词
            if w in model.wv.key_to_index:  # 有
                attr_vecs.append(model.wv[w])  # 获得替代词向量
        if attr_vecs:  # 非空
            attr_vec = np.mean(attr_vecs, axis=0)  # 求平均词向量
            model.wv.add_vector(attr, attr_vec)
            attribute_vectors.append(attr_vec)
        else:
            attribute_vectors.append(None)

代码解释：

使用 np.mean(attr_vecs, axis=0) 来求平均词向量，避免维度不匹配问题。
将平均词向量添加到模型中，以便后续计算相似度。

后续步骤：

使用计算出的属性向量和关键词向量，计算相似度。
将相似度高的关键词划分为属性的二级影响因素。

结论：

通过分析酒店属性与关键词之间的相似度，可以更深入地了解用户对酒店的评价，为酒店运营提供参考。