T=题名(书名、题名),A=作者(责任者),K=主题词,P=出版物名称,PU=出版社名称,O=机构(作者单位、学位授予单位、专利申请人),L=中图分类号,C=学科分类号,U=全部字段,Y=年(出版发行年、学位年度、标准发布年)
AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一:(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二:P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
摘要:大数据背景下,视频越来越成为用户获取目的地信息并建构旅游形象的主要渠道,鉴于用户生成视频(UGC)相较于目的地营销组织发布视频(OGC)更受欢迎,比较二者建构目的地形象的差异具有一定的理论意义及实践价值。然而到目前为止,旅游领域对视频内容的研究还较初级,且多采用人工分析方法,局限明显。近年来,计算机视觉领域在视频内容分析方面取得了巨大进展,基于此,文章采用计算机学科相关视频分析方法对YouTube网站上国外游客和北京市文化和旅游局发布的北京旅游视频展开研究。研究发现:第一,游客和目的地营销机构(DMO)借以建构目的地形象的属性主要是“人物”“文化艺术”和“基础设施”,在“交通”和“动植物”属性上表现较弱;第二,视频和文本素材在表征目的地“旅游景点”和“人物”属性上具有一致性,而“基础设施”属性在视频素材中比在文本中展现更充分;第三,UGC视频倾向表征北京“文化艺术”属性,尤其青睐表征北京建筑及文化场景,而DMO倾向表征更全面、宏观的北京形象,尤其突出展现北京的人物属性。
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