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基于在线Biterm主题模型的舆情新闻事件跟踪
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作者 马子娟 岳昆 +1 位作者 段亮 赵天资 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第22期132-141,共10页
舆情新闻事件跟踪,是舆情监控、热点分析、政策制定等研究和应用的重要基础。针对舆情新闻的稀疏性、敏感性、易演化性、次生性等特点,基于在线Biterm主题模型(online Biterm topic model,DBTM),通过随机坍缩变分贝叶斯(stochastic coll... 舆情新闻事件跟踪,是舆情监控、热点分析、政策制定等研究和应用的重要基础。针对舆情新闻的稀疏性、敏感性、易演化性、次生性等特点,基于在线Biterm主题模型(online Biterm topic model,DBTM),通过随机坍缩变分贝叶斯(stochastic collapsed variational Bayesian inference,SCVB0)算法更新参数,提出面向舆情新闻事件监控的主题模型MBTM(monitor Biterm topic model),利用该模型检测初期事件主题,跟踪后续新闻所属的主题。为了对存在关联关系的事件进行串联,进一步给出事件线索的概念,分别从主题层面和语义层面度量线索关联度,进而针对新闻事件主题生成事件线索。实验结果表明,MBTM模型在大多数指标上均优于OBTM等模型,验证了该方法的有效性和高效性。 展开更多
关键词 舆情新闻事件 事件跟踪 事件线索 在线biterm主题模型
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基于BERTopic模型的在线教育主题文本挖掘分析
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作者 陈加元 刘彦 《情报探索》 2025年第2期59-67,共9页
[目的/意义]旨在为在线教育的发展提供参考。[方法/过程]检索Web of Science(WoS)核心数据库关于在线教育的文献(保留摘要以Excel格式导出),运用BERTopic模型进行热点主题抽取,进而对在线教育领域主题进行分析。[结果/结论]BERTopic模... [目的/意义]旨在为在线教育的发展提供参考。[方法/过程]检索Web of Science(WoS)核心数据库关于在线教育的文献(保留摘要以Excel格式导出),运用BERTopic模型进行热点主题抽取,进而对在线教育领域主题进行分析。[结果/结论]BERTopic模型自动生成145个主题(未经干扰),经过归纳和筛选共得到四个主题,即主题1在线教育底层技术研究、主题2在线教学研究、主题3创造思维培养以及主题4在线学习研究。目前元宇宙的出现促进了在线教育的发展,给在线教育提供了沉浸式的学习环境。同时,在线教育促进了学生的个性化发展,在一定程度上弥补了教育不公平。 展开更多
关键词 BERTopic模型 在线教育 文本挖掘 主题分析
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基于Biterm主题模型的无监督微博情感倾向性分析 被引量:13
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作者 张佳明 王波 +1 位作者 唐浩浩 李天彩 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期219-223,229,共6页
基于传统主题模型的无监督情感倾向性分析方法不能较好地解决微博语料特征稀疏的问题。为此,提出一种新的无监督微博情感倾向性分析方法。对语料进行预处理并统计语料中的共现词对,利用BTM模型挖掘文档中的隐含主题,通过已有情感词典分... 基于传统主题模型的无监督情感倾向性分析方法不能较好地解决微博语料特征稀疏的问题。为此,提出一种新的无监督微博情感倾向性分析方法。对语料进行预处理并统计语料中的共现词对,利用BTM模型挖掘文档中的隐含主题,通过已有情感词典分析隐含主题的情感分布,并实现整条微博的情感倾向性分析。在NLP&CC2012语料上进行测试,结果表明,该方法能够有效识别微博的情感倾向,平均F1值比传统主题模型方法提高15%。 展开更多
关键词 微博 短文本 情感倾向性分析 无监督 biterm主题模型
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基于主题模型的产品在线论坛主题演化分析 被引量:16
4
作者 蒋翠清 吕孝忠 段锐 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期598-609,共12页
产品论坛主题演化分析对企业的市场营销和产品改进决策具有重要价值.针对产品论坛的特点构建了一个基于潜在狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation, LDA)模型的产品在线评论主题演化分析模型,从主题标签、主题热度和主题词热度三个... 产品论坛主题演化分析对企业的市场营销和产品改进决策具有重要价值.针对产品论坛的特点构建了一个基于潜在狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation, LDA)模型的产品在线评论主题演化分析模型,从主题标签、主题热度和主题词热度三个层面挖掘海量在线产品评论的主题演化.实验表明,该方法能够挖掘产品在线论坛的主题演化规律.发现不同论坛上同一产品的消费者关注点存在共性和差异性,关注点热度变化存在随机性,关注中心存在稳定性,以及高评论丰富度的论坛更容易形成主题演化关系等规律. 展开更多
关键词 主题演化 产品在线论坛 潜在狄利克雷分布模型 主题热度
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改进在线词对主题模型的微博热点话题演化 被引量:3
5
作者 吴迪 张梦甜 +2 位作者 生龙 黄竹韵 顾明星 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第24期179-184,共6页
话题演化分析是舆情监控的研究热点之一,面向微博热点话题进行演化分析,对于网络用户以及网络监管部门都有很重要的现实意义。针对在线词对主题模型(On-line Biterm Topic Model,OBTM)新旧主题混合、冗余词概率相对较高的问题,对OBTM进... 话题演化分析是舆情监控的研究热点之一,面向微博热点话题进行演化分析,对于网络用户以及网络监管部门都有很重要的现实意义。针对在线词对主题模型(On-line Biterm Topic Model,OBTM)新旧主题混合、冗余词概率相对较高的问题,对OBTM进行改进,提出基于话题标签和先验参数的OBTM模型(Topic Labels and Prior Parameters OBTM,LPOBTM)。根据微博热点话题的话题标签,将微博文本集区分为含话题标签和不含话题标签的两类数据集,并设置不同的文档-主题先验参数;在前一时间片文档-主题概率分布的基础上,借鉴Sigmod函数对所有主题进行强度排名,从而优化当前时间片上主题-词分布的先验参数计算方法。实验结果表明,LPOBTM能够更准确地描述话题的内容演化情况,并且有更低的模型困惑度。 展开更多
关键词 话题标签 先验参数 主题强度排名 在线词对主题模型 微博热点话题演化
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基于双词语义扩展的Biterm主题模型 被引量:4
6
作者 李思宇 谢珺 +2 位作者 邹雪君 续欣莹 冀小平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期210-216,共7页
针对Biterm主题模型短文本文档的双词产生过程中词对之间缺乏语义联系的情况,提出一种融入词对语义扩展的Biterm主题模型。考虑双词的语义关系,引入词向量模型。通过训练词向量模型,判断词与词之间的语义距离,并根据语义距离对Biterm主... 针对Biterm主题模型短文本文档的双词产生过程中词对之间缺乏语义联系的情况,提出一种融入词对语义扩展的Biterm主题模型。考虑双词的语义关系,引入词向量模型。通过训练词向量模型,判断词与词之间的语义距离,并根据语义距离对Biterm主题模型进行双词语义扩展。实验结果表明,与现有Biterm主题模型相比,该模型不仅具有较好的短文本主题分类效果,而且双词间的语义关联性能及主题词义聚类性能也得到明显提升。 展开更多
关键词 biterm主题模型 双词 词向量 双词语义 吉布斯采样
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基于LDA模型的在线评价物流主题挖掘及可视化分析
7
作者 魏忠 乐玥 《物流技术》 2023年第12期77-83,共7页
电商平台上存在大量的物流数据评价信息,然而,个人语言表达中存在或多或少的差异,导致主题分类词并不能很好的聚类,为商家与消费者提供决策信息。因此,提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型的同义主题合并的文本分... 电商平台上存在大量的物流数据评价信息,然而,个人语言表达中存在或多或少的差异,导致主题分类词并不能很好的聚类,为商家与消费者提供决策信息。因此,提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型的同义主题合并的文本分类方法对在线评价进行物流主题挖掘,寻找其中更深层次的决策信息。首先,采用python3.9爬取某电商平台生鲜类、食品类、电器类、个护类、日用类及服务类产品的在线评论数据。运用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)分词方法对数据集进行分词处理,获得特征词及其概率分布,利用物流行业同义词库进行特征词的同义替换,并进行概率重整合,最后进行LDA主题模型分析以及可视化分析。在数据实证算例分析中发现,在六大类的商品中,消费者对于物流的要求并不相同,商家可根据在线评论的主题挖掘结果进行物流企业的选择以满足消费者需求,物流企业也可依据此进行自身服务质量的提升。 展开更多
关键词 在线评价 物流主题挖掘 LDA主题模型 可视化分析 电商 文本分类
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B2C电商平台肉类产品消费者满意度影响因素研究——基于在线评论数据的实证
8
作者 王太祥 杨思迪 《新疆农垦经济》 2025年第3期74-82,共9页
基于京东海量评论数据进行情报分析,挖掘影响肉类消费者满意度的因素,探究消费者差评背后的原因,对电商平台、商家持续提升消费者满意度具有重要意义。文章以京东生鲜平台肉类产品在线评论数据为例,利用文本挖掘方法对商品评论进行主题... 基于京东海量评论数据进行情报分析,挖掘影响肉类消费者满意度的因素,探究消费者差评背后的原因,对电商平台、商家持续提升消费者满意度具有重要意义。文章以京东生鲜平台肉类产品在线评论数据为例,利用文本挖掘方法对商品评论进行主题提取与情感分析,综合分析影响消费者满意度的因素以及消费者差评原因。研究发现,产品因素、品牌因素、物流因素、平台因素是影响消费者购买肉类产品满意度的四大因素,构成消费者差评的原因主要为产品质量和包装差、电商平台运营水平差、物流服务质量低、商家品牌建设不足。因此,商家和电商平台应改善产品质量和提高包装效果、提升平台运营水平、改善物流服务质量、提高商家品牌建设能力。 展开更多
关键词 肉类产品 消费者满意度 在线评论 主题模型 情感分析 深度学习
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基于BTM主题挖掘和Kano模型的运动文胸用户需求研究 被引量:4
9
作者 方蕾蕾 吴巧英 +1 位作者 项钰慧 章杨欣 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期106-114,共9页
为了深入挖掘运动文胸的用户需求,文章采用BTM模型对10个运动文胸品牌的16 248条在线评论进行主题挖掘,构成运动文胸用户需求要素,并通过Kano模型分析用户满意度和需求度,确定各项要素的属性归类和优先级排序。研究结果得到,运动文胸用... 为了深入挖掘运动文胸的用户需求,文章采用BTM模型对10个运动文胸品牌的16 248条在线评论进行主题挖掘,构成运动文胸用户需求要素,并通过Kano模型分析用户满意度和需求度,确定各项要素的属性归类和优先级排序。研究结果得到,运动文胸用户需求维度包括功能质量、款式设计、面料材质、颜色外观、服务品质、品牌营销6个方面;在23项需求要素中,舒适度和防震功能是用户满意度建立的首要因素,下围、罩杯、面料手感、胸垫材质是产品优化中的关键因素,客服态度、退换货服务、声誉口碑、商品信息是服务和营销中的重要因素;进而提出优化建议供相关企业参考。 展开更多
关键词 运动文胸 用户需求 BTM模型 主题挖掘 KANO模型 在线评论 用户满意度
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在线校园新闻主题分析模型的建立与应用
10
作者 朱凤山 《电子技术与软件工程》 2018年第15期146-148,共3页
我国的智慧校园建设和数字化校园建设已经持续多年,积累的相当数量的数字化信息,反映了各学校发展历程中的关切点。校园在线新闻是数字化校园与智慧校园建设的组成部分,建立新闻主题分析模型,对在线新闻进行智能化的挖掘、统计和分析,... 我国的智慧校园建设和数字化校园建设已经持续多年,积累的相当数量的数字化信息,反映了各学校发展历程中的关切点。校园在线新闻是数字化校园与智慧校园建设的组成部分,建立新闻主题分析模型,对在线新闻进行智能化的挖掘、统计和分析,提供相应参考数据,有利于智慧校园建设和完善。新闻主题分析模型运用Python编程语言实现爬虫程序,建立数据获取模块,经清洗和结构化处理后,借助Han Lp技术进行词语切分,实现中文语法分词,统计、分析在线新闻的隐含信息和潜在价值。最后使用该分析模型针对某高校近五年新闻数据,按照时间和主题进行了分析和汇总。 展开更多
关键词 在线新闻 PYTHON HanLP 主题分析模型
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融入词汇共现的社交网络用户情感Biterm主题模型 被引量:2
11
作者 顾秋阳 吴宝 琚春华 《电信科学》 2020年第11期47-60,共14页
近年社交网络用户数量不断增加,基于文本的用户情感分析技术得到普遍关注和应用。但数据稀疏性、精度较低等问题往往会降低情感识别方法的精度和速度,提出了用户情感Biterm主题模型(US-BTM),从特定场所的文本中发现用户偏好及情感倾向,... 近年社交网络用户数量不断增加,基于文本的用户情感分析技术得到普遍关注和应用。但数据稀疏性、精度较低等问题往往会降低情感识别方法的精度和速度,提出了用户情感Biterm主题模型(US-BTM),从特定场所的文本中发现用户偏好及情感倾向,有效利用Biterm进行主题建模,并使用聚合策略形成伪文档,为整个文本集创建词汇配对以解决数据稀疏性和短文本等问题。通过词汇共现算法对主题进行研究,推断文本集级别信息的主题,并通过分析特定场景下的评论文本集中的词汇配对集及其相应主题的情感,达到准确预测用户对特定场景的兴趣、偏好和情感的目的。结果证明,所提方法能准确地捕捉用户的情感倾向,正确地揭示用户偏好,可广泛应用于社交网络的内容描述、推荐及社交网络用户兴趣描述、语义分析等多个领域。 展开更多
关键词 词汇共现 社交网络 用户情感 biterm主题模型 聚合策略
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基于LDA主题模型和直觉模糊TOPSIS的农产品在线评论情感分析 被引量:18
12
作者 王珠美 胡彦蓉 刘洪久 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2020年第5期965-977,共13页
提出了基于LDA主题模型和直觉模糊TOPSIS的农产品在线评论情感分析方法。该方法使用情感词典对在线评论进行情感倾向分析,并计算农产品的积极情感值;运用LDA主题模型计算各个属性的权重,结合直觉模糊TOPSIS方法计算农产品的综合评价值;... 提出了基于LDA主题模型和直觉模糊TOPSIS的农产品在线评论情感分析方法。该方法使用情感词典对在线评论进行情感倾向分析,并计算农产品的积极情感值;运用LDA主题模型计算各个属性的权重,结合直觉模糊TOPSIS方法计算农产品的综合评价值;采用SPSS统计分析软件进行有效性检验。结果表明,综合评价值与月销售量、积极情感值呈显著的正相关性,说明该方法具有合理性,为挖掘农产品在线评论中的情感信息提供一种新的思路。 展开更多
关键词 在线评论 LDA主题模型 直觉模糊 TOPSIS
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基于在线主题模型的新闻热点演化模型分析 被引量:5
13
作者 戴长松 王永滨 王琦 《软件导刊》 2020年第1期84-88,共5页
为了对新闻媒体平台的重大事件进行话题演化建模分析,基于隐含狄利克雷分布(LDA主题模型算法)对话题动态建模,在变分推断主题模型基础上建立衡量话题内容和热度变化的流行话题模型(TTM-OL⁃DA)。针对用户关注的重大新闻事件发展方向与热... 为了对新闻媒体平台的重大事件进行话题演化建模分析,基于隐含狄利克雷分布(LDA主题模型算法)对话题动态建模,在变分推断主题模型基础上建立衡量话题内容和热度变化的流行话题模型(TTM-OL⁃DA)。针对用户关注的重大新闻事件发展方向与热度,提出话题内容向量与流行因子,对整个话题生命周期进行量化,从而有效地从大量相关新闻中挖掘出话题演化细节,帮助用户更好地掌握话题发展情况。在特定新闻板块筛选的数据集下,通过设置对比实验和人工评测方式,验证该方法在困惑度上优于在线主题模型算法。 展开更多
关键词 新闻热点 话题演化 在线主题模型 动态话题建模 变分推断
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基于在线健康平台评价数据的主题挖掘与情感分析
14
作者 王文鹏 李海晨 《现代信息科技》 2024年第19期124-129,共6页
患者对医生的评价是获取医患关系信息的重要途径,分析在线健康平台上患者对医生的评价内容,可以了解患者对医疗质量和医生服务水平的认知。文章以丁香医生在线健康平台上患者对医生的评价数据作为研究对象,利用LDA主题模型进行主题聚类... 患者对医生的评价是获取医患关系信息的重要途径,分析在线健康平台上患者对医生的评价内容,可以了解患者对医疗质量和医生服务水平的认知。文章以丁香医生在线健康平台上患者对医生的评价数据作为研究对象,利用LDA主题模型进行主题聚类,并采用SnowNLP技术进行情感分析。结果显示,评价数据涉及表达感谢、服务态度、线上咨询和术后反馈四个主题。同时,共现分析和词云图显示了高频词汇之间的联系。最终,针对医生、患者和平台三者提出相关建议,旨在促进医疗质量的提升和医患关系的改善。 展开更多
关键词 在线健康平台 医患关系 患者评价 LDA主题模型 情感分析
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在线健康社区中睡眠障碍疾病描述文本主题特征研究
15
作者 庞盼杏 何彩荣 +4 位作者 张磊 陈景信 石荣丽 徐中岳 翁开源 《医学信息学杂志》 CAS 2024年第10期59-64,共6页
目的/意义通过挖掘睡眠障碍疾病描述文本,深入了解睡眠障碍线上问诊的现状与睡眠障碍用户的在线问诊信息主题特征。方法/过程以“好大夫在线”平台为数据源,利用网络爬虫获取睡眠障碍相关医患信息,使用隐含狄利克雷分布模型识别患者疾... 目的/意义通过挖掘睡眠障碍疾病描述文本,深入了解睡眠障碍线上问诊的现状与睡眠障碍用户的在线问诊信息主题特征。方法/过程以“好大夫在线”平台为数据源,利用网络爬虫获取睡眠障碍相关医患信息,使用隐含狄利克雷分布模型识别患者疾病描述的主题。结果/结论睡眠障碍涉及科室较分散、治疗方式以药物为主,线上问诊能改善83.2%患者病情。用户疾病描述主题包括用药情况与咨询、外界环境、症状描述、代问与病因。建议平台与医生关注患者用药预后情况、心理健康状况,注重共病科普工作。 展开更多
关键词 在线问诊 睡眠障碍 隐含狄利克雷分布模型 主题特征
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基于主题模型的在线课程评论情感分析研究 被引量:4
16
作者 景永霞 苟和平 +1 位作者 刘强 陈莉莉 《兰州文理学院学报(自然科学版)》 2020年第1期54-56,61,共4页
在线课程评论能够充分反映学习者对课程的情感倾向性,为了实现课程评论这种非结构化数据的情感倾向性分析,提出一种基于主题模型的情感分析方法,通过LDA主题模型获得在线评论的不同主题分布,再结合知网情感词典计算学习者在每个主题上... 在线课程评论能够充分反映学习者对课程的情感倾向性,为了实现课程评论这种非结构化数据的情感倾向性分析,提出一种基于主题模型的情感分析方法,通过LDA主题模型获得在线评论的不同主题分布,再结合知网情感词典计算学习者在每个主题上的情感倾向性.实验表明,此方法能够很好地实现在线课程评论不同主题上的情感倾向性分析. 展开更多
关键词 在线评论 语义分析 情感分析 主题模型
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在线健康信息传播的层级化效果——基于微博糖尿病议题的主题建模与共词聚类分析
17
作者 邵远航 《新媒体研究》 2024年第1期12-15,共4页
随着社交媒体的快速普及,在线健康信息的传播规模正不断扩大,并出现层级化的趋势。以糖尿病为例,选取来自微博的相关博文作为研究对象,通过主题建模与共词聚类,得到五大层级,并通过秩和检验比较五大层级对于用户在线参与行为的影响效果... 随着社交媒体的快速普及,在线健康信息的传播规模正不断扩大,并出现层级化的趋势。以糖尿病为例,选取来自微博的相关博文作为研究对象,通过主题建模与共词聚类,得到五大层级,并通过秩和检验比较五大层级对于用户在线参与行为的影响效果。研究发现,数据统计层级的博文虽然数量较少,但最能引起用户交流互动。相反,预防宣传层级的博文虽然占比高,但其传播效果较差。 展开更多
关键词 健康传播 在线健康信息 层级化效果 主题模型 共词聚类 文本分析
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基于LDA主题模型和偏序集的在线商品评论研究 被引量:1
18
作者 崔宁 赵宗良 吴瑞雪 《情报探索》 2021年第12期71-76,共6页
[目的/意义]从大量在线商品评论中得到有价值的信息,为商家掌握顾客消费需求以及消费者选择商品提供依据。[方法/过程]以LDA主题模型和偏序集理论为基础,构建在线商品评论分析模型,并以天猫商城空调的在线评论文本为例进行实证分析。首... [目的/意义]从大量在线商品评论中得到有价值的信息,为商家掌握顾客消费需求以及消费者选择商品提供依据。[方法/过程]以LDA主题模型和偏序集理论为基础,构建在线商品评论分析模型,并以天猫商城空调的在线评论文本为例进行实证分析。首先,利用八爪鱼采集器爬取商品评论文本;其次,利用LDA主题模型从在线商品评论文本中提取出影响顾客消费的因素;最后,基于偏序集理论对调查问卷收集的数据进行商品排序。[结果/结论]通过实证分析证明该模型可行有效,不仅能帮助商家掌握顾客消费需求和潜在倾向,也可以使消费者迅速筛选出心仪的商品。 展开更多
关键词 在线评论 LDA主题模型 偏序集
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基于BiLSTM和LDA模型的旅游在线评论文本挖掘
19
作者 许良武 张墉 姚丽丽 《现代计算机》 2024年第22期130-134,140,共6页
越来越多的游客习惯于将各大旅游网站的在线评论信息作为出游决策的重要参考,因此,如何通过挖掘在线评论指导景区科学决策,已经成为景区管理者亟需解决的问题。首先从各大旅游网爬取游客的在线评论数据,然后基于BiLSTM模型对评论文本情... 越来越多的游客习惯于将各大旅游网站的在线评论信息作为出游决策的重要参考,因此,如何通过挖掘在线评论指导景区科学决策,已经成为景区管理者亟需解决的问题。首先从各大旅游网爬取游客的在线评论数据,然后基于BiLSTM模型对评论文本情感倾向进行分析,分别针对正向和负向评论文本利用LDA模型主题聚类、提取特征主题词,从而挖掘游客最关心的几个维度的优势和不足,以数据驱动为景区管理科学决策和精准改进提供数据支撑,进而提升景区的服务质量和游客满意度。实验结果表明,BiLSTM模型的文本向量在情感分类任务中表现良好,LDA主题模型表达能力较强,能很好地挖掘景点的现有优势和潜在不足。 展开更多
关键词 在线评论 BiLSTM 情感分类 LDA主题模型 文本向量
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在线评论驱动下的云南小粒咖啡包装设计策略研究
20
作者 赵项 《河北画报》 2025年第4期62-64,共3页
云南小粒咖啡包装设计作为品牌形象塑造和消费者认知的重要载体,直接影响咖啡市场表现,为了提高云南小粒咖啡市场竞争力,本研究采用在线评论驱动进行云南小粒咖啡包装设计策略构建,以数据挖掘方法分析消费者对包装设计的关注要素,进而... 云南小粒咖啡包装设计作为品牌形象塑造和消费者认知的重要载体,直接影响咖啡市场表现,为了提高云南小粒咖啡市场竞争力,本研究采用在线评论驱动进行云南小粒咖啡包装设计策略构建,以数据挖掘方法分析消费者对包装设计的关注要素,进而提出优化策略。研究采用Python爬取电商及媒体平台关于云南小粒咖啡包装相关评论数据,并运用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型对评论文本进行主题提取,识别消费者关注的核心包装设计要素,并以此进行设计策略构建。研究表明消费者对云南小粒咖啡包装的关注点聚焦于视觉设计的美观性与独特性、包装材质的环保与实用性及地方文化元素的融入与品牌识别度等方面。基于此,本研究提出符合市场需求的包装设计策略,以期为云南小粒咖啡品牌的包装优化提供理论依据和数据支持,助力品牌竞争力提升,推动云南小粒咖啡产业可持续发展。 展开更多
关键词 在线评论 LDA主题模型 云南小粒咖啡 包装设计策略
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