随着旅游业的发展，风景资源评价方法越来越多元化，但目前的风景资源评价大多数是从专业人员视角出发，缺乏基于游客视角的研究。近年来旅游网站功能越来越完善，游客经常在旅游后在旅游网站上发布关于旅游目的地的攻略或对风景资源进行点评，这类反映游客观点的资源日益丰富，而这方面资源却鲜少有研究者利用。人工智能时代正在崛起，目前将人工智能技术运用到风景资源评价中的研究较少。在此基础上，本文充分利用网络资源对风景资源进行评价，为风
景资源评价方法奠定新的理论与技术基础。
    本文以湖南省张家界风景资源为研究对象，根据风景资源评价的内容将评价单元进行确定，结合贝叶斯分类法和 python 编程技术，构建风景资源智能评价模型，基于游客视角从景点、风景感受、功能和管理四个方面，采用词频分析法、词云分析法、热力图分析法，对张家界风景资源进行实证研究。
    结果表明，模型分类训练测试成功率为 82.5%，情感分类训练成功率为 90.5%，在景点评价、风景感受评价、功能评价和管理评价的词频分析基础上绘制了热力图和词云图，并对风景感受评价、功能评价和管理评价进行权重赋值计算评分，分值为 7.53 分、5.76 分和 4.75。可以看出游客对张家界风景资源的风景评价很高，认为很美、很壮观、神奇、鬼斧神工；但对管理方面不太满意。
    基于贝叶斯分类算法构建风景资源评价方法实现智能化，评价结果客观，较好的反映了游客的真实感知感受。同时该方法显著降低了风景资源评价的人工成本，评价技术方法切实可行，对风景资源评价具有参考作用。

    随着旅游业的发展，风景资源评价方法越来越多元化，但目前的风景资源评价大多数是从专业人员视角出发，缺乏基于游客视角的研究。近年来旅游网站功能越来越完善，游客经常在旅游后在旅游网站上发布关于旅游目的地的攻略或对风景资源进行点评，这类反映游客观点的资源日益丰富，而这方面资源却鲜少有研究者利用。人工智能时代正在崛起，目前将人工智能技术运用到风景资源评价中的研究较少。在此基础上，本文充分利用网络资源对风景资源进行评价，为风
景资源评价方法奠定新的理论与技术基础。
    本文以湖南省张家界风景资源为研究对象，根据风景资源评价的内容将评价单元进行确定，结合贝叶斯分类法和 python 编程技术，构建风景资源智能评价模型，基于游客视角从景点、风景感受、功能和管理四个方面，采用词频分析法、词云分析法、热力图分析法，对张家界风景资源进行实证研究。
    结果表明，模型分类训练测试成功率为 82.5%，情感分类训练成功率为 90.5%，在景点评价、风景感受评价、功能评价和管理评价的词频分析基础上绘制了热力图和词云图，并对风景感受评价、功能评价和管理评价进行权重赋值计算评分，分值为 7.53 分、5.76 分和 4.75。可以看出游客对张家界风景资源的风景评价很高，认为很美、很壮观、神奇、鬼斧神工；但对管理方面不太满意。
    基于贝叶斯分类算法构建风景资源评价方法实现智能化，评价结果客观，较好的反映了游客的真实感知感受。同时该方法显著降低了风景资源评价的人工成本，评价技术方法切实可行，对风景资源评价具有参考作用。