国外智慧旅游政策和理论的主题建模及趋势研究

为理清国外智慧旅游政策和理论的研究热点及趋势,通过LDA(隐含狄利克雷分布)主题模型得出4个政策主题、8个理论主题。分析发现“digital travel(数字旅游)”“intelligent travel(智能旅游)”“smart tourism standards(智慧旅游标准)”是政策文本重点内容。通过主题模型和知识图谱分析学术文本发现,智慧旅游“data mining (数据挖掘)”“smart tourism system(智慧旅游系统)”信息推荐功能日渐显著,游客行为满意度与智慧旅游城市的选择两者之间关系密切。针对研究结论提出强化智慧旅游工作绩效评估机制、完善标准化政策体系、加大政策扶持新力度等建议。

基于主题建模的软件类代码可理解性评估方法

代码可理解性是软件质量评价中必不可缺的要素之一,然而传统研究并没有对代码的可理解性进行量化评估。提出了一种基于LDA主题建模的代码可理解性评估方法,结合使用WordNet相似度计算算法和K均值聚类算法,实现了软件类代码可理解性的量化评估。选用Tomcat软件内的Catalina下core包内的40个Java类文件进行了实验,实验结果表明所提出的方法可以清晰地区分类代码的可理解性程度,并得到可靠的软件类代码可理解性评估结果。

基于隐式反馈LDA模型的协同推荐算法研究

传统基于用户和基于标签的协同过滤推荐算法仅采用用户评分显式信息进行分析,浪费掉大量的隐式反馈数据。为将隐式反馈数据加以利用,提出一种用户隐式反馈数据与资源标签相结合的协同过滤推荐算法。对资源-标签利用GibbsSampling算法进行采样分析,挖掘推荐系统中资源的主题并建立LatentDirichletAllocation(LDA)模型,将隐式反馈数据中的用户行为赋予主题标签以此获取用户标签偏好,并与资源标签计算出的资源相似度相结合,预测用户个性化偏好。在Retailrocket网站行为数据集上的实验结果表明,相较于传统基于隐式反馈和基于标签的协同过滤推荐算法,该算法能有效地解决用户标签模糊和资源主题分析存在偏差的问题,提高个性化推荐准确度。

基于LDA主题模型的信息服务文献主题提取与演变研究

运用LDA主题模型梳理近22年来国内信息服务研究主题演化情况,为该领域的可持续发展提供借鉴和指导。以中国知网(CNKI)为信息源,以信息服务为主题检索CSSCI期刊,排除不符合论文,共检索到8908篇论文,并按年文献量趋势划分为4个阶段。基于TF-IDF构建LDA主题模型,利用MindMapper绘制主题演变图,比较分析信息服务研究主题的持续、弱化、转移与新兴。模型结果显示,1998年以来我国信息服务领域持续研究主题包括图书馆服务、信息产业服务、资源服务及学科服务;图书馆服务模式和信息伦理研究逐渐弱化、转移;移动信息服务、智库大数据、专业领域信息以及图情计量成为近年来该领域研究热点。

国际数字人文领域研究前沿探测与发展趋势分析:基于词嵌入和主题建模技术

文章提出一种基于词嵌入和主题建模技术的科学研究前沿识别方法,利用深度学习模型word2vec中词嵌入技术抽取语义近似或同语义概率分配词汇,然后结合LDA主题建模技术进行语义主题建模,对数字人文领域的语义主题建模与前沿主题进行探测,揭示国际数字人文领域在时间维度的动态演变机制和研究热点信息,为我国数字人文的学科部署重点和未来发展提供信息支撑。

基于情感分析的新能源汽车用户评论语义网络分析与主题建模

新能源汽车的发展进入重要战略机遇期,基于用户评论的文本挖掘能够明确消费者需求、把握产品优劣特性,从而促进市场良性发展。聚合多家汽车网站关于新能源汽车的在线评论数据,在情感倾向分类基础上进行深度挖掘。结果显示:用户对新能源汽车的整体情感倾向呈积极;用户在新能源汽车的空间舒适性、外观和驾驶感受等方面积极体验较高,尤其对其代步出行、外观及空间、节能环保等方面认可度高;而消极体验主要体现在续航能力、舒适性、内饰做工和硬件设施等方面,尤其对内饰做工、电力消耗等方面颇有微词;进一步的LDA主题分析发现,新能源汽车的加速动力、外观、操控、空间、节能环保等优势特征显著,但其智能网联、内饰做工、充电基础设施等方面劣势较为突出。基于此,提出针对性的新能源汽车生产及营销策略优化建议,以期有效提升用户体验,助益新能源汽车产业发展。

中国古装影视剧服装领域研究热点及行业趋势分析

随着中国文化国际影响力的增强和数字技术的进一步发展,中国古装影视剧服装迎来了新的发展机遇与挑战。为了把握中国古装影视剧服装的发展态势,并为相关研究人员与行业提供客观的发展参考依据,本文利用CONCOR分析与LDA主题建模,从研究热点和行业发展趋势两个层面进行了探究。分析得出,设计理念与美学追求、传统服饰文化的传播与弘扬、古装影视剧服装设计发展要求、对角色的塑造及表现作用等研究热点,以及数字化新发展、跨行业联动的产业转型新趋势、文化传播与品牌打造新机遇、注重传统与创新的设计新要求等行业趋势。

产业链核心技术堵点识别与分析研究——以芯片产业为例

大国竞争格局下,全球产业链技术合作受限,进行技术堵点识别与分析对防范重大科技风险,突破技术封锁,实现产业链自主可控具有重要作用。本研究从专利视角出发,结合美国出口管制清单,采用文本分析法、对比分析法、LDA主题建模,将产业链技术竞争情报进行对比,构建了集成不同数据源开展关联分析的研究框架,对亟待突破却受到技术限制的核心技术堵点进行产业链定位,深度剖析核心专利竞争与出口管制政策的内在关系。在芯片领域实证研究发现在数字计算设备、印片设备与光刻工艺领域中国存在核心技术堵点,对应的产业链环节为制造设备与材料,存在核心专利被提前卡位问题,研发材料与创新技术路线可作为突破技术封锁实现自主可控的途径。本研究为复杂国际竞争下产业核心技术堵点发现与分析提供了一种新框架。

政府回应性:作为日常治理的“全回应”模式——基于LDA主题建模的地方政务服务“接诉即办”实证分析

依托现代信息技术平台全量回应市民诉求正在成为我国政府回应公众诉求的新形态。“全回应”模式具备即时全量回应、全部门回应、全层级参与等核心特征,因而政府回应性研究应从关注“回应与否”转向“回应质量”。信息技术赋能之下,接诉平台会汇集的公众诉求数量大、议题领域宽、行政层级跨越广、情绪指征鲜明、诉求表达充分度高,催生出新型政府回应模式及特征。本研究利用政策信息学主题建模方法细化诉求分析粒度,针对北京市“12345”市民服务热线多平台诉求类数据,考察政府回应效率、回应方式、回应详实程度等维度的影响因素,以及不同诉求主题对政府回应性的影响。研究发现,诉求来源、行政层级、诉求主题类型等因素皆会对政府回应性产生影响。相比之下,诉求的情绪呈现与诉求长度对政府回应的影响较弱。

基于文本挖掘技术的网络舆情采集与分析应用研究

该文就基于文本挖掘技术的网络舆情采集与分析应用展开研究,从网络舆情生命周期理论、网络舆情采集与分析相关技术、中文分词算法、文本挖掘技术、以及具体的文本预处理、词频分析和LDA主题建模等方面展开讨论。在网络舆情数据预处理中,通过去噪、自定义词典及分词、停用词过滤等手段,可提升数据质量,文本词频分析利用TF-IDF算法,准确挖掘关键词,深入理解舆情事件的重要性,而LDA主题建模技术则通过发现主题结构,为舆情事件提供更为深刻的分析视角。研究表明,通过建立起舆情监测管理机制,可以更好地构建网络舆情环境。

基于文本分析和SEM模型的小红书用户粘性研究

本文利用Python软件爬取小红书用户评论的27900条数据,通过jieba分词提取评论文本的高频特征词,并利用机器学习方法LDA主题建模将高频词划分为8个主类目。然后构建结构方程模型研究小红书用户粘性形成的动态机制。研究发现,UGC社区信息质量、动态性和平台运营通过功能体验、满意和持续使用意愿的中介效应提高用户粘性。使用习惯、流体验、社交体验都显著正向促进持续使用意愿,从而形成用户粘性。

当女性健康“被看见”:基于社交媒体的女性健康在线讨论主题与情感倾向研究

基于微博热搜话题榜上有关女性健康热门话题下相关的12809条数据,结合可见性理论,文章通过LDA主题建模和情感分析考察了基于社交媒体的女性健康讨论主题及其情感倾向。研究发现,围绕女性健康的微博讨论主要围绕妇科困扰、两性体验、女性疾病、健康支持这四大主题展开;大部分讨论呈现正面和中性的情感倾向。研究认为,社交媒体拓展了女性健康的讨论与传播空间,让女性健康这一在我国传统的公共话语空间中易被遮蔽的议题能够通过社交媒体被看见,从而冲破了长久以来社会在女性健康问题上的沉默,也在一定程度上打破了传统文化禁忌,提升了女性健康话题的公共可见性,并在此基础上赋权女性群体。

基于LDA主题建模的教师队伍建设改革政策文本分析

文章引入LDA主题建模分析法,从政策工具视角对27个省直辖市区“关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见”政策文本的进行深入的内容挖掘.首先,通过LDA挖掘出政策文本的三大主题,并分析政策工具的使用状况.其次,对挖掘出的政策主题进行区域差异分析.最后,提出“关注并兼顾不同主体的能动需求,协调政策诉求;建立结构化的政策目标体系,合理配置选用政策工具;打破地方政策的源路径依赖,因地制宜选择主题热点和工具”等对应性建议.通过对政策文本内容的量化研究方法的创新使用以及与政策工具视角的融合,使得本研究具有一定的理论解释力与实践指导力,对政策制定尤其是地方阐释性政策提供较为科学,客观的实际证据,实现教师教育政策研究主观与客观,经验与诠释的二元统一.

基于在线评论的音乐流媒体服务满意度研究

为了探究影响音乐流媒体服务满意度的因素,本文以在线用户评论为研究对象进行文本挖掘,研究结果对提高音乐流媒体服务质量具有重要意义。首先,对爬取的文本数据进行特征分析,包括计算TF-IDF值、绘制词云图和语义网络关联分析;其次,利用LDA主题模型,通过可视化方法确定最优主题个数,发现音乐流媒体服务在线评论内容涉及5个主题;最后,通过IPA模型探究用户对不同主题的关注度和满意度,了解各因素对用户满意度的影响情况,并提出对策建议,以供参考。

融合LDA主题权重修正模型的科研文献主题挖掘与量化分析——以国外学业指导研究为例

【目的/意义】改进传统的从科研文献挖掘对策启示的文本分析方法,构建了一种融合LDA主题权重修正模型的科研文献量化分析模型【方法/过程】选取WOS数据库前沿文献,基于文献可视化工具,通过文献共现方法,绘制学业指导发展动态及趋势特征的知识图谱并加以阐释;利用R语言实现LDA建模,制取我国学业指导的"困境-对策"主题词矩阵,与国外研究前沿进展进行比对,反思现存学业指导工作不足及缺失【结果/结论】能够有效地从借助该模型,从科研文献中较为精准地获取更细颗粒度的对策词项,从而有助于推动学术文献向实务工作嵌入和转化的效果和效率。

可再生能源发展态势及特征——基于四领域常见可再生能源专利的主题分析

基于改进的LDA主题模型算法,以微藻生物燃料、风力发电、太阳能光伏电池以及潮汐能发电四领域常见可再生能源专利为研究对象,分析全球范围内可再生能源的发展态势及特征。研究结果表明:全球可再生能源的发展先后经历了萌芽期、缓慢增长期和高速发展期,现正处于下降阶段,其间太阳能及风能占据主导地位;四领域可再生能源专利均具备战略意义的技术主题且领先国家(地区)各不相同;四领域可再生能源均可实现向电能转化且多种能源联合发电越来越受重视;各国(地区)与能源基础建设、提高能源转化效率相关主题的可再生能源技术更易获得政府政策支持。基于研究结果,为我国可再生能源发展提出若干对策建议。

基于文本分析的APP隐私政策框架优化研究

数据被作为新型生产要素提出的背景下,个人信息保护以及APP隐私政策优化被更多关注。采用文献调研法、内容分析法以及LDA主题建模方法,对200款常用APP的隐私政策框架进行提取和优化,同时结合理论规范与社会实践,从多个角度对APP隐私政策文本进行分析。研究发现,目前APP隐私政策框架由隐私政策概述、个人信息的收集、个人信息的使用、个人信息主体的权利、个人信息的共享、转让、公开披露、个人信息安全保护和个人信息保护争端解决组成,可由二维结构优化为三维框架。

基于技术同心多元化的企业研发合作伙伴识别与选择——以中药企业为例

提出一种基于企业技术同心多元化进行研发合作伙伴识别与选择的框架与方法,从企业现有技术能力、研发资源及其发展需求出发,为其定制可发展的技术方向和确定可开展合作研发的最佳伙伴。首先利用关联规则挖掘目标企业的同心多元化技术领域,然后利用LDA主题建模对候选研发合作伙伴的专利内容进行文本挖掘并划分为不同的技术主题,最后构建包括专业能力和合作能力两个维度的专利评价体系对候选合作伙伴进行评估,以确定每个技术主题下的最佳合作伙伴。进一步以天士力控股集团有限公司作为目标企业进行实证分析,研究表明上述框架与方法适用、有效。

主题建模辅助哲学研究的方法论探究——以《论语》《孟子》《荀子》的计算分析为例

近年来被广泛运用于史学、文学研究的LDA主题建模不仅仅可以用于发现庞大语料库的整体意义结构,将LDA运用于哲学语料库,再聚焦于具体文本,还可以揭示小文本意义特征和文本间意义关系,从而进行哲学发现,并为一些哲学命题提供实证论据.作为一种新方法,LDA的有效性与客观性需要被检验.首先,基于新汉典语料库,以《论语》《孟子》《荀子》的LDA建模研究为例,展示该研究从建模到得出推论的全过程.其次,将模型数据和哲学推论与SN关于上述三部典籍的数字人文研究进行对比,分析不同推论的原因,论述运用LDA发现小文本的意义特征和文本间关系的有效性.最后,使用控制变量法对Ctext语料库进行建模,对比不同参数下模型所呈现的《论语》主题分布,论述该方法的客观性条件仅与k值设置有关,当k取值于收敛向"理想状态"的一段区间时,LDA能最大程度避免主观性因素的干扰,保证该研究方法的客观性.

基于数字人文技术的《近思录》陈荣捷英译本中的知识脉络分析

陈荣捷所译的Reflections on Things at Hand为《近思录》首部全英译本。它首次将“程朱理学”之新儒学哲学系统性地介绍到了英语世界。译著中的大量副文本,尤其是其中的1318条脚注,蕴含着丰富的哲学知识,但目前对该副文本的研究局限于基于少量代表性数据的翻译策略的质性分析。本研究基于数字人文技术,借助Python进行LDA主题建模,同时使用LancsBox X软件进行量性与质性相结合的分析,考察《近思录》陈荣捷英译本中所呈现的知识脉络。研究显示:该译本的脚注呈现了“程朱理学”之新儒学哲学“扎根于儒学”,“发迹于正史”和“融通于东亚与西方哲学研究”的三条知识脉络,揭示了从单一演化为多元,从简单演化为复杂的中国新儒学哲学知识的世界性演化路径。