《表2 粉丝评论主题及主题词 (部分)》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名：随高清版一同展现
《基于LDA的企业微博主题传播超网络建模及分析方法》
对粉丝评论采取与微博文本相同的处理方式，挖掘结果见表2。
| 图表编号 | XD0021072300 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2018.03.01 |
| 作者 | 席运江、赵燕、廖晓、刘晚军 |
| 绘制单位 | 华南理工大学工商管理学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
相关图表
- 《表3 学习者评论文本主题集》2020.09.01
- 《表1 本文模型确定的部分主题及相应的主题词信息》2020.11.15
- 《表2 主题权重：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》2020.09.01
- 《表4 西塘古镇游客评论的主题分类》2020.09.30
- 《表2 评语主题分析结果：基于文本挖掘的电影评论情感分析研究》2021.02.25
- 《表1 部分特征同主题词：基于评论数据的满意度模型设计研究》2021.02.01
- 《表1 评论信息的主题汇总表》2021.02.28
- 《表2 好大夫在线App评论的LDA主题模型抽取》2021.01.15
- 《表2 词汇库格式举例：基于情感分析的景点评论主题挖掘》2020.08.25
- 《表3 评论信息汇总概况：基于情感分析的景点评论主题挖掘》2020.08.25
- 《表3 评论文本笑谑举例：“狂欢理论”视阈下抖音短视频传播主题及呈现特质解读》2020.08.10
- 《表2 主题-主题词表征及权重 (部分)》2019.08.01
- 《表2 用户评论的主题特征向量》2019.01.25
- 《表2 代价矩阵：一种基于支持向量机和主题模型的评论分析方法》2019.05.01
- 《表7 部分主题对应的主题词及概率》2019.07.28
- 《表3《美国经济评论》LDA主题模型结果》2019.06.30
- 《表5.发生情感评价主题迁移的评论数量统计 (主题词排名前10位)》2019.03.15
- 《表4 华为花粉俱乐部粉丝评论高频主题词 (部分)》2018.03.01
- 《表1 微博文本主题及主题词 (部分)》2018.03.01
- 《表3 评论文本主题分类结果》2019.12.16