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1 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.1.1 旅游品质提升成为社会关注重点 1

1.1.2 旅游市场秩序顽疾久治还乱 2

1.1.3 “互联网＋”时代大数据应用价值凸显 3

1.2 研究意义 4

1.2.1 理论意义 4

1.2.2 实践意义 4

1.3 研究思路与内容 5

1.3.1 研究思路 5

1.3.2 研究内容 5

1.4 研究方法与创新 6

1.4.1 研究方法 6

1.4.2 研究创新 7

2 文献述评 8

2.1 国外研究进展 8

2.1.1 研究概述 8

2.1.2 主要研究内容 9

2.2 国内研究进展 13

2.2.1 研究概述 13

2.2.2 主要研究内容 13

2.3 研究述评 22

3 相关概念与理论基础 24

3.1 相关概念的界定 24

3.1.1 秩序 24

3.1.2 市场秩序 26

3.1.3 旅游市场秩序 29

3.2 理论基础——市场秩序理论 33

3.2.1 自发秩序观 33

3.2.2 自由秩序观 34

3.2.3 规制秩序观 35

3.3 本章小结 36

4 我国旅游市场秩序的演变及表象分析 37

4.1 我国旅游市场秩序的演变 37

4.1.1 入境旅游市场小费、回扣等问题的整治阶段（1978—1994年） 38

4.1.2 以“零负团费”为重点的旅游市场秩序整治阶段（1995—2005年） 42

4.1.3 旅游市场秩序综合治理新时代（2006年至今） 48

4.2 我国旅游市场秩序紊乱的主要表现 56

4.2.1 旅游市场进入无序，主体秩序紊乱 56

4.2.2 旅游市场竞争秩序紊乱 58

4.2.3 旅游市场交易无序 59

4.2.4 旅游市场监管紊乱 61

4.2.5 旅游市场道德秩序紊乱 62

4.3 旅游市场秩序紊乱的危害性分析 62

4.3.1 旅游企业效益低下，旅游从业者压力巨大 62

4.3.2 旅游消费者权益难以保障 63

4.3.3 旅游目的地形象严重受损 63

4.3.4 旅游监管部门信誉下降 64

4.4 本章小结 64

5 旅游市场秩序评价方法构建——基于用户评论挖掘 65

5.1 评价思路的比较与选择 65

5.1.1 以政府监管为中心的评价思路 65

5.1.2 以企业行为为中心的评价思路 67

5.1.3 以游客利益为中心的评价思路 69

5.2 评价方法——基于网络用户评论挖掘 69

5.2.1 网络用户评论的运用基础——网络用户行为模式的转变 69

5.2.2 网络用户评论的运用特点 71

5.2.3 网络用户评论挖掘技术的研究现状 72

5.2.4 本书的网络用户评论挖掘系统框架 75

5.3 旅游市场秩序评论信息源选择 76

5.3.1 旅游用户评论信息源选择依据 76

5.3.2 携程旅行网网页分析 80

5.3.3 携程旅行网网页评论数据抓取效果展示 82

5.4 评分算法设计与实现（网络用户评论多级情感分析） 82

5.4.1 旅游市场秩序关键词库的建立、分级与赋值 82

5.4.2 旅游市场秩序总分的计算方法 92

5.5 本章小结 95

6 旅游市场秩序评价方法的应用 96

6.1 城市的遴选 96

6.1.1 遴选依据 96

6.1.2 遴选结果 97

6.2 抓取用户旅游评论数据分析 98

6.2.1 用户旅游评论总量分析 98

6.2.2 用户旅游评论类型分析 101

6.3 排行结果 105

6.3.1 用户评分平均分 106

6.3.2 用户旅游评论得分 108

6.3.3 旅游市场秩序总分 112

6.4 用户旅游评论单项排名分析 117

6.4.1 扰乱旅游市场秩序典型行为得分排名 118

6.4.2 旅游要素秩序得分排名 126

6.4.3 游客总体感受得分排名 130

6.5 本章小结 131

7 我国旅游市场秩序治理对策与建议 132

7.1 调整旅游发展政策，创造旅游市场主体的良好环境 132

7.2 转变旅游运行方式，顺应旅游市场消费需求 134

7.3 综合运用法律手段，保障旅游市场秩序 135

7.4 培育诚信价值观，建设旅游市场信用体系 137

7.5 本章小结 139

8 结论与展望 140

8.1 研究结论 140

8.1.1 我国旅游市场秩序演进呈现显著阶段性特征 140

8.1.2 我国旅游市场秩序紊乱表现多样化 141

8.1.3 用户评论挖掘可以有效地运用于旅游市场秩序定量评价 142

8.1.4 当前我国旅游市场秩序区域特征明显，并呈现整体趋好趋势 142

8.1.5 团队旅游产品与旅游市场秩序状况密切相关 142

8.2 研究不足与展望 143

8.2.1 研究不足 143

8.2.2 研究展望 143

附录A 基于携程旅行网的国内30个城市（州）旅游评论累计分值表 144

参考文献 150

致谢 170