我国教育元宇宙研究的热点透视与未来路向——基于核心文献的LDA主题模型分析

教育元宇宙作为元宇宙的教育应用前景广阔,对相关文献进行系统分析有助于推进其应用向纵深发展。基于LDA主题模型和人工内容分析对关于教育元宇宙的130篇核心期刊文献进行系统梳理后发现,我国教育元宇宙研究主要围绕基本理论、批判审视、思政教育应用、学习赋能、场景创设、技术支撑、模型构建等7个主题展开,为教育元宇宙建构学理支撑、凝聚理性共识、铺筑可为进路、筑牢技术基座和汇聚多维创想积淀了丰硕成果。基于此,未来教育元宇宙还应从顶层设计、关系廓清、伦理规约、技术向善、场景拓展等5个方面着力:探赜教育元宇宙顶层设计研究,统筹教育元宇宙系统构建;完善教育数字化转型与教育元宇宙逻辑关系研究,驱动两大领域协同演进;深入教育元宇宙伦理规范研究,促进教育元宇宙健康发展;夯实教育元宇宙意识形态属性研究,保障教育元宇宙向善属性;拓展教育元宇宙应用场景研究,牵引教育元宇宙实践落地。

基于Word2Vec和LDA主题模型的中国省级五年规划“文化政策”文本研究

运用Word2Vec和LDA相结合的主题模型分析技术,对我国31个省份三个时期五年规划文本中文化政策部分进行主题识别,从时间和空间两个维度进行“文化政策”主题挖掘和演化分析。研究发现,“文化政策”主题在发展趋势、重点转移、政策导向、技术应用等方面随时间推移呈现不同演化趋势;四大区域受经济发展水平、文化资源禀赋、政策导向影响,在企业角色强调程度、地区特色旅游发展以及国家级项目和竞争力方面存在地域差异。

基于LDA主题模型的服务业企业创新测度研究——兼与传统创新测度方法的对比分析

服务创新是新时代服务业高质量发展的重要内涵。以R&D投入、专利申请为代表的传统创新测度方法在衡量服务业企业创新时存在明显缺陷。使用隐含狄利克雷分配(LDA)主题模型对2008-2022年间914家服务业上市公司的创新水平进行了测度,并从企业整体、行业归属、区域分布、企业规模、企业所有制维度与传统创新测度方法对比分析。研究发现:相较于传统创新测度方法,LDA方法能够①同时反映服务业企业创新中的技术和非技术创新部分,更适用于测度非研发和非专利服务业企业;②更好捕捉教育,文化、体育和娱乐业等生活性服务业企业的创新特征和形式;③向上纠偏中西部地区服务业企业创新水平,向下纠偏东部地区服务业企业创新水平,还原东部和中西部地区服务业企业真实创新差距;④向上纠偏中小型服务业企业创新水平,向下纠偏大型服务业企业创新水平;⑤深入挖掘国有和非国有服务业企业在创新词频和主题上的差异,揭示非国有服务业企业创新水平较高的本质原因。基于此,从拓展服务创新内涵新认知、加快生活性服务业企业创新、营造良好创新生态、深化数字技术渗透以及发挥差异性优势五个方面提出政策建议,以期为加快服务业企业创新发展提供政策启示。

基于LDA主题模型的社交媒体隐私政策合规性评价研究

[目的/意义]在个人信息保护日渐重要的今天,开展我国社交媒体隐私政策合规性评价研究,可为完善社交媒体隐私政策和加强个人信息保护提供参考。[方法/过程]文章选取28个常用社交媒体,基于LDA主题模型、完整性评价和阅读感分析对其隐私政策文本进行比较分析。[结果/结论]研究发现,随着相关信息保护法的出台,社交媒体在隐私保护、信息安全等方面已取得了积极进步,但在政策完整性、特殊群体的保护和可读性方面仍有进一步完善的空间。未来,可从法制建设和用户权利保障、特殊群体保护以及文本可读性3个方面进行完善。

数智化背景下智能会计岗位技能挖掘及人才培养——基于Python LDA主题模型

应用Python软件抓取会计领域招聘数据,利用LDA主题模型分析智能会计“四大”岗位技能并提炼智能会计核心技能特征,据此提出构建智能会计课程体系和优化实训教学环境等措施,以提高智能会计岗位技能人才的培养质量。

基于LDA主题模型的智慧养老研究主题分析

目的/意义揭示国内智慧养老领域研究热点主题。方法/过程选取中国知网作为检索数据库,以2004—2023年智慧养老领域期刊论文、学位论文和会议论文的摘要作为研究数据,运用LDA主题模型进行文本挖掘,利用困惑度和一致性确定最佳主题数量。根据主题-词分布进行主题识别,根据文档-主题分布计算各主题强度。结果/结论 LDA主题模型提取得到国内智慧养老领域主题共9个,其中热点主题为服务架构、数字化转型、社区养老、用户调研。

基于LDA主题模型的智慧健康养老服务与管理人才岗位需求分析

目的应用潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型挖掘养老服务与管理人才的岗位需求,为相关人才培养提供依据。方法采用Python程序软件抓取前程无忧、智联招聘、猎聘网、养老网、丁香人才网等网站上与养老服务与管理人才相关的招聘信息,并进行数据清洗,借助LDA主题模型对数据进行主题识别,分析岗位需求。结果共采集招聘信息3684条。数据清洗后获得2120条有效数据,包含健康照护类1161条,经营与管理类959条。招聘信息主要分布在华东、华北和华南地区。2类岗位各自析出8个岗位需求主题,按照主题强度,健康照护岗位析出的需求主题依次为:性格品质、生活及心理照料能力、疾病照料能力、职业礼仪和态度、急救与安全照料能力、职业通用能力、活动组织及服务管理能力、信息技术和老年政策法规知识;经营与管理岗位析出的需求主题依次为:机构运营管理能力、性格品质、市场开发与定位能力、客户维护与产品销售能力、职业礼仪和态度、职业通用能力、活动组织和策划能力、信息技术和老年政策法规知识。结论健康照护和经营与管理岗位知识和技能需求存在差异,但两者均重视养老服务与管理人才的人文素养和信息化应用能力,上述需求特征可为相关人才培养提供一定参考。

基于LDA主题模型的RCEP研究热点主题及发展导向研判

随着全球经济与贸易一体化进程的深化,RCEP作为一项区域经济合作协定,对缔约国的经济贸易发展产生了重要影响。本文以国内现有的研究成果为原始数据,采用LDA模型,通过计算主题一致性、主题强度及其阈值的方法,识别出RCEP下“数字经济与产业链的高质量发展”“区域高质量经贸合作”以及“制造业的知识产权”的研究热点主题。基于此,本文对RCEP的进一步研究和发展提出以下建议:第一,要加强对数字经济重要地位的认识,推动数字经济在RCEP中的高质量发展;第二,应加大力度普及RCEP规则,提高缔约国对规则的认知和遵守度,促进区域高质量经贸合作的实施;第三,应完善制造业中的知识产权保护制度,为RCEP下制造业的高质量发展提供更好的知识产权环境。

基于Citespace和LDA主题模型的顾客价值共创文献研究

在激烈的市场竞争中,企业发现与顾客共同创造价值非常重要。然而,研究顾客价值共创的领域非常广泛且复杂。本文首先回顾了顾客价值共创的定义和概念,并利用LDA主题模型和Citespace软件分析2008—2023年533篇关于顾客价值共创的文献。关键词聚类结果表明品牌共创、服务主导逻辑、共创行为、虚拟社区、公共服务和价值共毁是当前研究的主要内容。本文使用LDA主题模型对文献摘要进行分析,研究主题包括品牌导向和美学、顾客满意度与关系、创业者与经理的视角、定量方法和数据研究、价值和忠诚度以及转型性共创六个方面。最后,本文对研究结果进行了讨论,并提出未来研究的方向和建议,以促进顾客价值共创领域的发展。

基于LDA主题模型的中国科幻电影国际传播效果研究——以《流浪地球》系列电影的英文影评为例

【目的】在全球化文化交流日益频繁的背景下,中国的科幻电影面临一系列对外文化输出挑战。【方法】《流浪地球》系列电影在国内外取得票房上的巨大成功,推动了中国科幻电影的发展,并将中国电影的影响力拓展到全球舞台。本文以美国知名影评网站烂番茄(Rotten Tomatoes)中对两部电影的英文评论文本为研究主体,基于LDA主题模型进行分析。【结果/结论】研究结果显示,观众对《流浪地球》的关注主要集中在电影剧情讨论、观看体验、价值认知和总体评价四个方面,而与《流浪地球1》相比,《流浪地球2》在这四个方面都取得了更大的成功,获得了观众更多的认可与共鸣。

基于LDA主题模型的应急物流研究主题演化分析

从应急物流为主题的研究文献中,分析当前应急物流领域的研究现状,并以此为基础探究未来应急物流领域研究主题演化方向。选择近10年中国知网平台以应急物流为主题的研究文献,使用Spyder工具进行数据处理,基于LDA主题模型进行分析,从分析结果中得出最优主题数,并归纳出主题内容,从而总结归纳出基于主题的应急物流领域的三个演化方向:“平急转换”的应急物流管理体制,“虚拟众储”的应急物流储备模式,以及“数据赋能”的应急物流效率体系。

“他助”还是“自助”:基于LDA主题模型的老年数字包容政策差异研究

构建数字包容社会是推进数字中国建设的重要内容,分析数字包容政策的施政目标与作用领域对相关政策制定与执行具有重要意义。以中国各级政府出台的老年数字包容政策为研究对象,基于LDA主题模型分析方法探索政策主题类型,并以技术社会互动论视角解释地方政府间老年数字包容政策差异。提取获得中国老年数字包容政策的6个主题,发现当前老年数字包容政策可聚类归纳为“基础保障(他助)”与“应用提升(自助)”两大类型。地方政府在制定老年数字包容政策时,受到本地技术供给水平与社会需求水平共同影响,并遵循着因地制宜的原则,形成4种理想类型。研究有助于深化对政府数字化转型过程的认识,为构建数字包容社会提供知识贡献。

基于LDA主题模型的中国学前融合教育研究主题分析及热点特征研判

学前融合教育是我国教育事业中不可或缺的一环和重要组成部分。运用LDA主题模型,对学前融合教育研究中的525篇文献摘要的内容进行挖掘与分析,抽取研究主题,进行特征分析并识别热点主题。结果显示,呈现出四大聚类主题:主题1聚焦于课程建设,主题2突出儿童本位,主题3侧重于专业程度,主题4表达了三位联动趋向。在后续研究中应坚持深度挖掘本土资源,系统提炼学前融合教育课程意蕴;恪守儿童本位理念,突破实践活动的思想桎梏;夯实教师专业素养,深化学前融合教育研究层次;打造多方协同机制,践行家园社整体观的理论关照。

基于LDA主题模型具象解读习近平青年思想

借助LDA主题模型技术,以人民网“习近平系列重要讲话数据库”为信息来源,梳理了2013年至2022年习近平有关青年的重要论述,通过分析梳理出的主题与关键词可知习近平青年思想内容丰富、论述深刻、逻辑严密。习近平青年思想从青年的自然属性、社会属性和精神属性三方面精辟的阐述了青年的本质,在探讨中国青年的历史地位中厘清了“如何认识青年”。除此之外,习近平青年思想还从坚持“党管青年”和共青团引领青年两个方面对“怎样培养青年”做出了深刻的回答。

基于LDA主题模型分析《中国日报》对外传播现状——以《中国日报》在YouTube视频平台的540篇报道为样本

《中国日报》作为国家重要的对外传播平台,研究其在YouTube视频平台的传播状况对分析我国国际传播现状具有重要意义。本文采用文本挖掘的研究方法对《中国日报》在YouTube平台从2022年12月至2023年12月发布的视频主题进行内容分析,使用LDA主题模型提取主题,并将结果可视化,指出《中国日报》对外传播现状以及需改进的方面。

基于LDA主题模型的知乎平台婚恋话题情感分析

目的:探索青年在婚恋话题中的情感趋向以及相应的关注焦点。方法:通过潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocaon,LDA)主题模型和情感分析相结合的方法对知乎平台的婚恋话题内容进行研究。结果:建立知乎平台婚恋话题语料库,共2974条语料,时间跨度为2018年4月至2022年6月。(1)婚恋话题的高频词汇有:孩子、父母、离婚、出轨、分手、约会、表白、工作、学习和情感等词;(2)婚恋话题的积极情感值显著大于消极情感值,但存在相当程度的消极情感倾向,例如焦虑、恐惧、悲伤等;(3)婚恋话题中积极的主题有:婚恋现实、婚恋心理、聊天约会、择偶标准、美好故事;消极的主题有:婚恋压力、负面经历、负面新闻、婆媳矛盾。结论:青年对婚恋有着一定期待与积极应对,但他们在一些话题下表现出的负面情绪也需要被关注和理解。

基于LDA主题模型的用户心理健康信息需求研究--以社会化问答社区“知乎”为例

文章通过研究社会化问答社区用户的心理健康信息需求,为心理健康信息的传播和推广提供有价值的参考,并为心理健康领域的研究提供新的视角和思路。选取知乎平台心理健康话题下的5448条提问记录作为数据集,利用LDA主题模型和人工标注的方法,结合马斯洛需求层次理论,构建出用户心理健康需求框架,接着通过分析主题和关键词,研究用户心理健康信息需求特征。结果表明,用户更倾向于在夜间提出负面的心理健康问题,用户的心理健康需求主要集中在症状和社会需求层面,对疾病预防缺乏应有的关注度。

区域协同下新闻报道对都市圈发展的高质量推动——基于“武鄂黄黄”都市圈新闻报道LDA主题模型分析

智媒环境下的新闻报道在都市圈高质量发展中扮演了关键角色,通过主题聚焦和内容深化,不仅传递了信息,更促进了社会共识的形成,为区域发展注入了新的活力。本文通过LDA主题模型分析,深入探讨了“武鄂黄黄”都市圈新闻报道的五个主要主题。研究显示,新闻报道不仅是信息的传播者,更是都市圈发展目标的高举者、区域产业协同发展的引导者和区域重点工程的鼓吹者。

基于LDA主题模型的林下经济政策文本分析

当前林业高质量发展已经成为新时代的必然要求,林下经济产业成为当代林业发展的重要形式,具有广阔的发展前景。本研究从林下经济政策文本出发,基于LDA主题模型和政策文本量化的研究范式,识别林下经济相关政策主题,并使用Nvivo内容分析法进行主题验证。从识别到的7个政策主题中,对林下经济产业政策进行了深入剖析,并从政策研究与管理的角度,提出了若干政策建议,以期提高林下经济政策实效性,推动林下经济高质量发展。

基于LDA主题模型的在途驾驶风格识别方法

为增强人机共驾条件下智能系统对个体驾驶行为的理解,提出一种基于潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型的在途驾驶风格识别方法,从多维度挖掘车辆轨迹信息,快速提取和识别驾驶员潜在驾驶风格特征。首先,建立驾驶行为语义理解规则,从驾驶作业的场景感知层、模式层、操作层以及车辆状态层出发,将连续的轨迹时序数据阐述为驾驶行为语义理解词汇;其次,根据主题困惑度和主题一致性指标定义4类习惯性驾驶风格:稳定型、保守型、适中型以及激进型;最后,将每位驾驶员的在途驾驶风格识别为上述驾驶风格的概率组合。结果表明:所提出的在途驾驶风格识别方法考虑驾驶员在驾驶过程中的异质性和不一致性,能够解释同一驾驶员在不同驾驶环境下表现出差异化驾驶风格的现象,同时,有助于提高驾驶风格在途识别的全面性以及可理解性。