公开(公告)号：CN116303893B

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202310161332.7

申请日：2023-02-23

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 吴少辉 ,  谢晓东 ,  王洪珑 ,  李子菲

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/335 ,  G06F16/35 ,  G06F40/279 ,  G06F40/30

Abstract: 基于LDA主题模型的主播形象分类与关键特质分析方法，属于数据分析技术领域。方法是：S1、在指示终端设备中获取每位主播的介绍文本，得到原始数据集；S2、对原始数据集中的介绍文本进行数据预处理，得到初始数据集；S3、根据初始数据集，构建LDA主题模型；S4、通过LDA主题模型从初始数据集中挖掘出主题高频词和每位主播自我介绍的主题分布，确定主题数，依据主题分布的最高值作为该主播形象分类；S5、使用方差分析，得到不同主播群体之间的差异性特质，了解不同主播群体的直播效果差异；S6、基于不同主播群体之间的差异性特质和直播效果差异，使用回归分析，得到每个主播群体内的影响直播效果的关键特质。本发明用于主播形象分类

公开(公告)号：CN116303893A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310161332.7

申请日：2023-02-23

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 吴少辉 ,  谢晓东 ,  王洪珑 ,  李子菲

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/335 ,  G06F16/35 ,  G06F40/279 ,  G06F40/30

Abstract: 基于LDA主题模型的主播形象分类与关键特质分析方法，属于数据分析技术领域。方法是：S1、在指示终端设备中获取每位主播的介绍文本，得到原始数据集；S2、对原始数据集中的介绍文本进行数据预处理，得到初始数据集；S3、根据初始数据集，构建LDA主题模型；S4、通过LDA主题模型从初始数据集中挖掘出主题高频词和每位主播自我介绍的主题分布，确定主题数，依据主题分布的最高值作为该主播形象分类；S5、使用方差分析，得到不同主播群体之间的差异性特质，了解不同主播群体的直播效果差异；S6、基于不同主播群体之间的差异性特质和直播效果差异，使用回归分析，得到每个主播群体内的影响直播效果的关键特质。本发明用于主播形象分类与关键特质分析。