基于LDA主题建模的中国广告企业大数据研究

图书标准信息

• 作者 吴珺婷
• 出版社 中国纺织出版社有限公司
• 出版时间 2024-01
• 版次 1
• ISBN 9787522913582
• 定价 79.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 124页
• 字数 180千字

【内容简介】

围绕广告产业的融合现状，本书尝试建构一套可解决广告产业研究数据缺失问题的分析方法。本书以识别广告产业的融合现象为目标，利用lda主题模型、协同过滤算法、语义网络分析等计算机辅助分析方法和结合内容分析法，分别从经营范围文本lda主题模型的提取及优化、lda主题模型的主题定义方法改进及人工比较三个部分，在产业融合视角下对广告产业经营范围隐知识进行文本挖掘和模型优化，为揭示广告产业的新趋势提供更为深入、全面的视角和思方式。

【作者简介】

吴珺婷，厦门大学新闻传播学院广告学专业博士生，贵州师范大学传媒学院讲师，主要研究方向为广告产业研究、跨文化传播、新闻传播教育。

【目录】

本书从两个维度展开研究。一是尝试建构一套可解决广告产业研究数据缺失问题的分析方法。二是运用该方法, 结合社会文化情境分析广告产业的融合类型、产业特征及主要影响因素。本文以识别广告产业的融合现象为目标, 利用LDA主题模型、协同过滤算法、语义网络分析等计算机辅助分析方法, 结合内容分析法和访谈法, 分别从经营范围文本LDA主题模型的提取及优化、LDA主题模型的主题定义方法改进及人工比较、基于主题语义网络的广告产业关联可视化分析、广告产业融合现象识别的案例研究等五个部分, 在产业融合视角下对广告产业经营范围隐性知识的文本挖掘、模型优化、语义网络分析及实地案例展开研究。

内容摘要
围绕广告产业的融合现状，本书尝试建构一套可解决广告产业研究数据缺失问题的分析方法。本书以识别广告产业的融合现象为目标，利用LDA主题模型、协同过滤算法、语义网络分析等计算机辅助分析方法和结合内容分析法，分别从经营范围文本LDA主题模型的提取及优化、LDA主题模型的主题定义方法改进及人工比较三个部分，在产业融合视角下对广告产业经营范围隐性知识进行文本挖掘和模型优化，为揭示广告产业的新趋势提供更为深入、全面的视角和思考方式。