关键词演化轨迹分析
Posted: Sun May 18, 2025 10:37 am
第六段：更多 WhatsApp 数据挖掘方法与实用技巧
通过对 WhatsApp 聊天记录中关键词的时间序列建模，数据科学家可以绘制出关键词随时间的出现频率波动图，识别某一话题是如何逐步升温或消退的。
话题建模（Topic Modeling）
应用 LDA（Latent Dirichlet Allocation）等主题建模算法，可从大量 WhatsApp 消息中提取 尼日利亚 WhatsApp 电话号码列表 出潜在话题结构。这对于理解群组中隐藏的议题脉络和用户兴趣分布尤为关键。
情境模式挖掘（Sequential Pattern Mining）
WhatsApp 数据中的对话序列，适合进行频繁项集和序列模式分析。例如，识别“提出问题 → 回复 → 表达情绪”这类互动模式，可用于用户行为建模与对话系统优化。
异常检测与舆情监测
当 WhatsApp 群聊中出现异常频繁的词汇（如负面词、热点事件），可结合孤立森林、局部离群因子（LOF）等算法快速预警。这对于企业应对危机或公共事件监控具有实用价值。
通过对 WhatsApp 聊天记录中关键词的时间序列建模，数据科学家可以绘制出关键词随时间的出现频率波动图，识别某一话题是如何逐步升温或消退的。
话题建模（Topic Modeling）
应用 LDA（Latent Dirichlet Allocation）等主题建模算法，可从大量 WhatsApp 消息中提取 尼日利亚 WhatsApp 电话号码列表 出潜在话题结构。这对于理解群组中隐藏的议题脉络和用户兴趣分布尤为关键。
情境模式挖掘（Sequential Pattern Mining）
WhatsApp 数据中的对话序列，适合进行频繁项集和序列模式分析。例如，识别“提出问题 → 回复 → 表达情绪”这类互动模式，可用于用户行为建模与对话系统优化。
异常检测与舆情监测
当 WhatsApp 群聊中出现异常频繁的词汇（如负面词、热点事件），可结合孤立森林、局部离群因子（LOF）等算法快速预警。这对于企业应对危机或公共事件监控具有实用价值。