当前“双循环”新发展格局下，酒店业迎来发展新机遇。本研究选取夫子庙（历史人文街区）和新街口（城市商业中心） 2个环境差异明显的地区作为案例地，以携程旅行网上12家酒店文本作为数据来源，建构CNN-BiLSTM-ATT相结合的深度学习模型，探究游客酒店双因素体验特征，并对其差异机制进行分析。结果表明：① CNN-BiLSTM-ATT相结合的深度学习方法为酒店体验研究提供了一个系统的理论框架，可以深入挖掘游客酒店体验特征及其差异机制；② 不同环境差异下的游客酒店双因素体验具有较大差异。游客夫子庙酒店激励体验涉及区位地标、餐饮体验等要素；游客新街口酒店激励体验涉及娱乐体验、酒店氛围等要素。游客夫子庙酒店保健体验涉及停车设施、客房面积等要素；游客新街口酒店保健体验涉及电梯设施、停车设施等要素；③ 游客酒店双因素体验机制存在差异。游客酒店激励体验多与区位地标、娱乐体验等外部要素有关，保健体验多与客房面积、客房隔音等内部要素有关。本研究拓展了深度学习在游客体验研究中的应用，为酒店韧性建设与高质量发展提供参考。

街道是城市旅游的重要吸引物，探讨街道景观色彩特征对游客情感感知的影响，对城市街道景观合理规划和布局具有重要的参考价值。本研究以西安市主要建成区为案例地，运用全卷积神经网络（FCN）和随机森林（RF）算法，构建街景图像情感感知数据集，基于街景图像利用机器学习对街道景观的色彩特征进行提取，构建色彩量化指标并将其进行空间可视化；最后，运用随机森林回归算法探讨街道景观色彩特征与游客情感感知之间的关系，并得出最佳色彩特征参数。结果表明：① 游客情感感知具有明显的空间分布格局，美丽和活泼情感由中心区域向外逐渐增加，安全和富有在主城区外二环以内区域得分较高，无聊在该范围内则较低，压抑情感由中心区域向外逐渐降低，游客在非惯常环境中的情感感知与居民在惯常环境中的情感感知在空间分布上具有一定的同质性；② 街道景观色彩特征与游客情感感知呈现出复杂的非线性关系。色彩复杂度对美丽和活泼的影响小于色彩协调度，对无聊、压抑、安全、富有的影响大于色彩协调度，当色彩复杂度取值为0.86，色彩协调度取值为0.84时，游客在六个维度可以获得较好的情感感知；③ 一般情况下，街道景观色彩特征越显著，越能够带给游客较好的情感感知。研究在理论上印证了环境色彩越协调，游客体验感越好这一结论；在方法上，丰富了街景大数据和机器学习方法在旅游情感领域的应用。本研究为城市管理者了解游客的街道景观视觉偏好以及优化街道景观设计提供参考。

随着近年我国全面进入高质量发展阶段，高水平的城市休闲供给愈加重要。面向“人民对美好生活的向往”，系统探究城市休闲设施供给与居民心理健康的关系具有重要意义。为此，本文提出地区“心理压力指数”（Psychological Distress Index，简称PDI）这一概念，以城市为基本单元，基于百度搜索指数进行测算，刻画了2011—2019年PDI的时空分布格局，在控制经济、人口和环境等因素的基础上，通过回归模型探究PDI与休闲设施供给的关系。研究发现：① 从时间来看，近年来全国和分地区的PDI都呈现明显的上升趋势；② 从空间来看，越发达地区的PDI通常越高，PDI在全国呈现“东-中-东北-西”递减特征，并且从沿海向内陆形成了高-高、低-高、高-低、低-低的集聚格局；③ 通过逐步回归发现PDI与夜间商业休闲设施（夜宵、酒吧、KTV）和公共休闲设施（公园）的供给水平显著相关，而与日间商业休闲设施（商场、影剧院）的关系不显著，其中，夜宵设施密度和PDI显著正相关，酒吧密度、KTV密度和人均公园数和PDI显著负相关。本文应用大数据初步揭示了居民心理健康水平和不同类型休闲设施供给的关系，为打造健康城市提供了新的研究视角。未来应完善城市休闲谱系，丰富休闲设施供给，以满足居民对高质量休闲的需求，促进居民心理健康。