旅游日志是洞察游客真实行为、情感与需求的宝贵原始数据，是优化旅游体验与提升目的地竞争力的关键依据。传统旅游日志分析依赖低效的人工阅读，导致信息提取主观片面且难以规模化，表现形式单调，缺乏深层模式挖掘能力。这一局限性在针对旅游“六要素”（食、住、行、游、购、娱）的分析中较为突出，现有方法多集中于城市级别的数据以及某几种要素的特定组合，缺乏对六要素协同效应的分析，且可视化形式单一，过度依赖基础统计图表。 本文提出了一种基于树图布局​​结合​​Voronoi剖分的旅游日志六要素可视化方法。与传统旅游日志处理方式不同，本文利用大语言模型技术，基于DeepSeek-Chat系列模型自动从旅游日志中提取关键词和短句，通过预设指令识别与“吃、住、行、游、购、娱”六要素相关的名词及描述，并为每个关键词和短句赋予用户关注度字段，以量化其重要性。在此基础上，设计了一种以树图（Treemap）为布局基底，结合维诺图（Voronoi Diagram）进行二次细分，并在多边形单元内填充可视化内容与动态文字弹幕的可视化形式。本文提出的方法保留了树​​图​​在层次与占比表达方面的优势，同时通过​​Voronoi图​​增强了视觉区分度和空间利用率，结合​​贝塞尔曲线​​拟合来平滑边界，辅以弹幕动画效果提升用户交互体验与信息感知活力。实验结果表明，该可视化形式能够清晰呈现旅游日志中的旅游六要素分类、用户关注的重点信息，为用户高效探索和分析旅游行为模式提供了新的可视化支持。

旅游日志可视化；大语言模型；六要素；Voronoi；Treemap