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贵州财经大学信息学院
Published:2023
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[J]. 2023, 9(2): 102-106.
DOI:
[J]. 2023, 9(2): 102-106. DOI: 10.16604/j.cnki.issn2096-0360.2023.02.026.
国家大力推进“健康中国”建设,为人民提供全方位、全周期的健康服务,互联网健康医疗体系的蓬勃发展也为健康信息发布和用户的接收途径及时间带来了极大的便利。在此背景下,了解用户所需的健康信息内容就显得尤为重要。研究利用LDA主题模型对微博用户健康信息的关注热点主题文本数据集进行主题聚类,数据分析结果将关注热点主题文本分为了3个热点主题,之后引入社会网络分析法对分词数据进行主题热点词分析,分析得出不同主题中各个热点诉求之间的关联程度,并针对数据分析结果提出了相应的解决策略。
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