摘要：通过引入隐含狄利克雷分布(lda)模型,通过Python爬虫程序提取了京东App关于烟台甜樱桃的评价,分析出相关主题词,得出权重分布,通过各主题词所占权重可以得出消费者在线上购买农产品时比较关注的因素,继而通过需求端刺激供给端做出改变,最后提出促进烟台甜樱桃网络营销的发展对策,旨在为农产品的网络营销实践提供有价值的参考与借鉴。

摘要：跑鞋因其舒适性和多样性,已成为大众运动的热门选择,为了对跑鞋产品差异化竞争、市场策略制定和用户生态建设提供解决方案,本研究采用python环境下的潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,lda)模型,对2016—2023年京东平台10万条跑鞋用户评论文本做了主题挖掘与演化分析。通过主题关键词分布、关键词聚类热图、主题地域分布和主题演化探讨跑鞋产品市场存在的问题,并针对结果提出对策建议。研究发现,国产跑鞋在功能性设计方面有待提高,产品尚未形成多样性使用场景,消费者对跑鞋评论尚未形成体系。未来需重点从建立跑鞋功能与用户群体匹配系统、打造具有地域性特征的跑鞋产品、创建企业用户交互式跑鞋社群论坛3个方面着手,以优化产品研发和市场服务策略。

摘要：文化遗产作为传统文化的重要载体,能够有效激发公众的文化认同感,对培育和提升文化自信具有积极作用。以北京中轴线遗产景观为研究对象,运用数据驱动的用户生成内容分析及lda机器学习法,探讨文化遗产与游客价值感知之间的关系。研究发现,游客对北京中轴线遗产景观葆有较高的价值感知,这对其文化自信的提升具有正向影响。然而,北京中轴线遗产景观也存在全龄无障碍设计不足、精益服务供给不充分、观览体验有待提升、活动管理过于严苛以及中轴线本体局部缺失等问题,一定程度上削弱了游客的价值感知。研究结论可为文化遗产的价值发掘、保护与利用以及评价工作提供新的视角和策略方向。

摘要：[目的/意义]识别国内公共图书馆借助微信公众平台开展阅读推广的内容主题及演化特征。[方法/过程]获取我国31家省级公共图书馆微信号发布的推文,对阅读推广内容进行界定和选取,运用lda主题模型实现对阅读推广内容的主题识别、演化和阅读量分析。[结果/结论]发现当前公共图书馆借助微信开展的阅读推广内容主题可分为九大类,涵盖范围较广,每个主题随着时间的推移呈现不同的演化趋势,每个主题的阅读量也体现出不同的受欢迎程度。从推广内容的科学规划配比、推广内容从属地位的逆转、特殊人群推广内容设置、推广内容及形式的创新设计、打造品牌推广内容等角度对公共图书馆未来的微信阅读推广工作提出建议。

摘要：目的为实现隐喻设计方法的喻体选择和隐喻转译,结合lda模型和意象图式提出一种新型产品隐喻设计方法。方法应用lda聚类分析始源域中事件的情绪体验,获取用户在始源域中的主题喻体。基于深度访谈和图式表征分析提取意象图式,并通过AHP评价排序获取重要图式转译因子。将图式因子进行组合表述,联想产品相应功能特征,完成意象喻体到产品主体的转译。结果以减压产品为例进行设计实践,通过lda聚类获取了感官放松、情感满足、体验良性发展、探索未知、无意识本能、体能释放六大主题与相应模态,以及与主题对应的图示因子,并以可视化桌面蓝牙音箱为设计载体,从视觉、听觉和触觉模态介入,结合图式联想完成了音乐播放、探索互动、自动休眠和情绪释放4个功能隐喻设计。利用加权算法对设计方案进行测试评估,验证了设计方法的合理性。结论从隐喻设计现状出发,探索了基于lda模型和意象图式的产品隐喻设计方法并加以实践,验证理论与方法的可行性与有效性,为产品隐喻设计乃至其他情感价值类产品的设计研究提供了优质案例与借鉴。

摘要：【目的/意义】挖掘出客服聊天记录中蕴含的主题,为客服自动问答系统的设计及优化提供指导方案。【方法/过程】本文针对保险网站客服聊天记录这类交互式短文本,利用会话切分、分词提取以及词汇过滤等方法进行文本预处理,通过名词短语提取、高频词汇提取以及外部数据集引入等方法进行特征选择,最终应用lda建模方法获取交互式文本主题。【结果/结论】模型结果显示:用户主要关注保险详情、保险金额以及保险险种等主题。不同主题之间的话题具有一定的独立性,主题和话题之间存在很强的相关性。lda模型结果成功挖掘出用户关注的主题,这为电子商务网站运营方进行自动问答系统的设计和优化提供了指导方案。

摘要：东盟国际中文教育与华文媒体联系密切,在凝聚族群和传承中华文化方面具有重要价值。通过建立东盟10国25家华文媒体网站2013-2023年关于“国际中文教育”报道的主题语料库,并基于lda主题模型分析,发现东盟华文媒体“国际中文教育”相关报道中包括三类12个主题,其中“华文教育”、“国际中文教学”、“华社参与”、“经贸合作”是目前国际中文教育领域的热点主题。从演化趋势来看,上升型主题包括“国家政策”、“教育体系”、“国际中文教学”、“经贸合作”,下降型主题包括“新冠疫情”、“家庭教育”、“华社参与”、“华文教育”,平稳型主题包括“华侨华人”、“华文艺术”、“文化交流”、“师德修养”。东盟华人社会对“华文”词语的使用度最高,但相关概念区分模糊;东盟华侨华人关注中国时政动态、经贸往来,职业汉语需求随合作加强而提升;东盟华侨华人重视文化传承和家庭教育,但新生代华裔对中华文化认同感减弱;“华文教育”主题强度随移民程度深化而下降,“国际中文教学”主题强度上升;东盟华文媒体积极宣传“国际中文教育”,但报道质量及传播效果有待提升。为促进国际中文教育的高质量发展,提高其在东盟华文媒体中的传播效果,国际中文教育相关决策机构以及华社、华校和华文媒体应把握机遇,扩大中文教育和文化传播的效力;多方合作,发挥华社的各项资源优势;重视培养,增进新生代华裔对祖籍国认同感;综合施策,提高国际中文教学质量和水平;加强宣传,提升中文国际传播的影响力。

摘要：随着互联网时代的快速发展,在线医疗社区的出现打破了时空限制,为用户提供了丰富的医疗信息和情感帮助,已经成为社会支持的重要来源,受到用户的广泛关注和参与。对在线医疗社区进行用户文本挖掘能够揭示社区中用户的参与行为,从而优化其用户管理和信息推荐。已有的研究对象主要集中在英文在线医疗社区,鲜有文献对中文在线医疗社区进行研究。基于社会支持理论,本文设计了一个中文用户文本挖掘流程来研究中文在线医疗社区中的社会支持类型和用户参与。利用中文文本挖掘及机器学习方法,对中文糖尿病社区"甜蜜家园"进行研究。本文利用lda(Latent Dirichlet Allocation)模型进行特征提取来构建低维度文本表示向量,采用二元分类法将用户文本分为不同的社会支持类型。最后,基于分类结果使用K-means算法进行用户聚类来识别用户角色。相比传统的特征提取方法,利用lda进行特征提取能显著地降低数据维度,优化分类模型,提高分类准确率和分类效率。结果表明,本文提出的中文用户文本挖掘流程在文本分类与用户聚类中效果显著。

摘要：【目的/意义】学者影响力评价是国内外研究的热点,本研究在学者影响力评价指标h指数与z指数中加入"主题"维度弥补过往研究的不足。【方法/过程】以核物理学科为例检验模型的有效性,利用网络爬虫在中国知网抓取文献共计11419条。经数据预处理后,首先,利用lda模型对文献分类,得到我国核物理学科的八个研究主题:核反应研究、放射性衰变与新元素合成、核物理应用研究、核物理计算、核反应实验装置设计、核数据测量方法与数据库建设评价、核结构研究与核天体物理研究。其次,利用ATM模型对学者分类。最后,利用上述分类结果分别计算学者的hk指数与zk指数,并将结果与h指数和z指数比较。【方法/过程】经过相关性检验,研究结果与h指数和z指数有较高一致性。因此,利用lda模型和ATM模型融合学者影响力评价指数h指数和z指数可以更加科学地评估学者的影响力,弥补了全学科评价指标的缺陷。

摘要：为了提高数字媒体推荐能力,提出基于用户行为分析和lda模型的数字媒体推荐系统的设计方法。构建数字媒体推荐的大数据信息采集和项目分布模型,采用关联规则调度的方法,提取数字媒体的用户行为本体特征,建立数字媒体推荐的用户行为特征检测模型。在lda模型中,进行数字媒体推荐的模糊决策调度和特征映射处理,结合模糊C均值聚类方法,进行数字媒体推荐中用户行为特征的自适应聚类,计算数字媒体用户行为的联合信息熵,根据熵权分布进行数字媒体推荐模型的算法优化设计。在B/S构架体系下进行数字媒体推荐系统的软件开发设计,仿真实验结果表明,采用该方法进行数字媒体推荐的准确性较高,误差较小,提高了数字媒体推荐的实时性和满意度水平。