在信息科技的浪潮下，旅游業正經歷著由數據引領的深刻轉型。本書作為這一領域的前沿探索，全面剖析大數據如何重塑旅游服務品質，優化文旅資源配置的理論框架與實踐路徑。本書獨辟蹊徑，從游客體驗與滿意度的核心視角出發，深度挖掘服務要素配置的內在邏輯，揭示影響游客體驗的三大關鍵維度（服務屬性的重要性、表現性及其影響滿意度的非對稱性）的運作機理。本書創新之處在于：首次提出了一種基于大數據分析的高維旅游服務優化模型——非對稱影響-情感-表現分析（AISPA）模型，這是一次對傳統理論模型的革新性融合與拓展。AISPA不僅突破了傳統模型單維度分析的局限，更系統地解答了服務屬性優化的三重疑問即“哪些要素最重要？它們的表現如何？應如何優化？”，從而為旅游服務的精細化管理提供全新視角和科學的工具。
2015.11-2019.10, 經濟學博士, University of Hamburg（德國頂尖大學聯盟“U15”）
2003.09—2006.02, 管理學碩士, 華中師范大學
1997.09—2001.06, 管理學學士, 華中師范大學2023.07-當前，特聘教授，臺州學院
2015.11-當前，外聘研究員，University of Hamburg（德國漢堡大學）
2006.04-2023.06，系主任，浙江師范大學旅游管理（旅游大數據、智慧旅游）高級顧問，上海健樂文化傳播有限公司
首席營銷顧問，上海卓萬體育發展有限公司
目錄
第1章 緒論 1
1.1 研究背景與研究問題 1
1.2 研究內容與意義 10
第2章 理論基礎 17
2.1 核心概念 17
2.2 理論及模型基礎 23
第3章 研究模型述評 40
3.1 基于屬性非對稱性和重要性的研究模型 40
3.2 基于屬性非對稱性和表現性的研究模型 60
3.3 基于屬性影響范圍和表現性的研究模型 70
3.4 傳統研究模型的局限性 80
第4章 大數據與文旅服務優化 84
4.1 旅游大數據 84
4.2 大數據與文旅服務優化 87
4.3 研究案例 91
第5章 大數據挖掘方法 116
5.1 文本分析 116
5.2 情感分析 121
5.3 機器學習 125
第6章 基于大數據挖掘的服務要素配置模型 132
6.1 研究思路 132
6.2 基于大數據文旅要素優化配置研究模型 133
6.3 基于大數據挖掘的服務要素指標測度 137
第7章 研究案例: 大數據應用 144
7.1 研究問題 144
7.2 數據收集與處理 146
7.3 數據分析 148
7.4 研究發現 152
第8章 研究案例: AISPA 應用一 157
8.1 研究問題 157
8.2 數據收集與處理 158
8.3 數據分析 160
8.4 研究發現 161
第9章 研究案例: AISPA 應用二 166
9.1 研究問題 166
9.2 數據收集與處理 167
9.3 數據分析 169
9.4 研究發現 176
第10章 總結 185
10.1 研究總結 185
10.2 主要貢獻 191
參考文獻 199
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