在网络经济时代,越来越多的游客在线上选择旅游产品,记录旅游经历和旅游感受,并分享至互联网上,由此形成了网络游记大数据。如何从游记中了解游客关注的内容并计算出游客满意度,对提升游客出游体验,增强旅游目的地吸引力和竞争力具有重要意义。基于此,本文选取携程旅游社区的网络游记,利用文本挖掘技术对赴滇游客满意度进行了探索。首先,采用爬虫技术获取云南省近一年的网络游记数据,并对数据进行清洗和预处理。接着,对游客基本特征进行描述性统计分析,并使用词频和词云可视化、LDA主题模型对游记文本特征进行分析。词频显示游客以景点游览为主,LDA主题模型提取出游客关注的云南旅游话题共27个,其中24个刻画了云南旅游路线,且结合云南旅游实际可总结为11条,分别是丽江游、版纳游、喀斯特地貌游、红河风情游、昆明游、腾冲游、玉溪游、迪庆-香格里拉游、大理风情游、普洱游、德宏-瑞丽边境游。其次,构造感知类目词典和情感词典,并利用基于词典的情感分析技术计算游客的情感得分,然后从旅游路线和游客总体两方面分析游客满意度情况,同时运用IPA模型分析了游客满意度与其影响因素之间的关系。结果表明,昆明游、普洱游、丽江游、喀斯特地貌游、玉溪游、版纳游的满意度超过了11条旅游路线的均分3.86分,红河风情游与均分持平,大理风情游、腾冲游、迪庆-香格里拉游、德宏-瑞丽边境游的满意度较均分低;游客旅游体验总体是满意的,各感知类目的情感倾向偏积极;IPA分析显示旅游美食落在第Ⅰ象限但距X轴分界较近,民族文化、旅游服务、旅游购物、旅游住宿、旅游玩乐、天气和地理环境落在第Ⅱ象限,需提升游客对它们的认知强度,旅游吸引物、旅游交通落在第Ⅳ象限,需提升它们的游客满意度评分。最后,根据研究结果,为潜在游客、相关旅游网站和云南省旅游相关部门给出一些建议,以期提供参考。