旅游业发展迅速,竞争激烈,各景区为改善管理和可持续发展,需要高质量的旅游用户感知信息提供决策支持。Web2.0时代,新媒体不断发展成为景区与游客之间新的桥梁和纽带,游客倾向于在网络上分享自己的行程经历和感知体验,用户公开分享或使用互联网应用所产生的内容即为用户生成内容（User Generated Content）。这些UGC数据快速积累起来,提供了大量真实的游客旅游行为信息。但同时也出现了“信息过载”,难以高效利用的问题。本文将UGC文本数据作为旅游行为研究的数据来源,基于文本挖掘等方法获取其中有价值的用户行为信息和知识,分析游客的旅游行为特征,为决策对象提供决策支持。为旅游行为研究提供新思路、新方法和新视角。本文首先对用户生成内容和旅游行为的国内外研究现状进行了梳理,对文本挖掘相关理论和技术进行了介绍,将内容进行了一个整理和归纳。在此基础上,结合社交媒体UGC利用中存在的信息碎片化、表达自由化、知识隐蔽化现象,确定了基于UGC数据的知识发现流程,在DIKW理论视角下,划分为数据采集、信息抽取、知识发现和知识服务的递进层次。然后以古北水镇为例,制定数据采集方案,利用网络爬虫采集游记文本数据,通过数据预处理工作对其进行鉴别、清洗,并按其内容和形式进行分类形成目标数据集合,包括结构化用户出行数据集和非结构化文本数据集;基于文本分词技术和特征提取方法识别获取文本中能体现旅游特征的词,构建体现旅游行为特征的高频特征词表:依托文本数据集中特征词的的共现关系,挖掘内容要素间的内在联系;通过聚类分析,促进信息的重组和聚合,最终形成基于旅游行为知识内容组成的系统化知识体系。基于以上文本挖掘、统计分析等方法,实现旅游行为知识发现,并将获得的知识内容应用于古北水镇游客旅游行为特征分析,包括游客群体在出行时间、行程天数、结伴类型和人均花费方面的出游偏好以及其在景区独特旅游资源感知、娱乐体验行为和设施服务诉求三方面表现出的行为特征,最后为景区的管理和可持续发展提供相关建议。