Assessing gastronomic tourism using machine learning approach: The case of google review
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to evaluate tourists' reviews of gastronomy tourism expressed in Google reviews according to the CAC model (Cognitive, Affective, and Conative), and to examine the inter-correlations between CAC model components. The study was applied to traditional restaurants in Amman downtown. The research then extracts the main themes from the textual reviews as well as a sentiment score of an affective image of traditional Amman downtown restaurants. The results of machine learning experiments suggest that the proposed approach can identify traditional restaurant reviews in Amman downtown into CAC model components. The results also show that the Random Forest algorithm performed best in the cognitive and cognitive dimensions, whereas the Neural Network algorithm performed best in the affective dimension. ML classifier revealed that most of the reviews were classified as cognitive (such as the type of food, and services) while the remaining reviews were classified as affective (such as pleasure and arousal) and conative (such as intention to recommend, and positive word of mouth) respectively. The highest probability of the cognitive components was the traditional food topic reflecting the unique image of Jordanian traditional food. Affective images formed by users were mainly positive emotions, indicating that the destination image spread well.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».