基于网络信息搜集的主题强度分析模型 为了研究特定主题在互联网上的表现强度，本章提出一种基于网络信息搜集和分析的实验模型。该模型模拟传播学中的“议程设置”理论，通过系统地搜集和分析网络信息，从不同角度和层次揭示互联网对该主题的报道强度。 模型步骤 该模型包含以下步骤： 样本空间选取: 由于无法考察互联网上的所有信息，需要选取一个代表性的网页子集作为样本空间。 主题特征提取: 确定目标主题的关键词、相关概念以及其他特征，用于识别与主题相关的网页。 目标参量设置: 定义用于衡量主题强度的指标，例如网页数量、关键词频率、链接关系等。 网页搜集: 利用搜索引擎或网络爬虫，根据主题特征搜集相关网页。 数据后处理: 对搜集到的网页进行分析，计算目标参量，并进行统计分析，以评估主题强度。 模型意义 该模型的实现依赖于计算机技术，为网络传播学研究提供了一个强大的实验工具。通过该模型，可以定量分析特定主题在互联网上的表现强度，为理解网络舆情、社会热点等问题提供科学依据。

随着在线分析处理（OLAP）和数据挖掘技术的兴起，传统水文信息组织方式在适应其数据源需求方面显得力不从心。为此，有必要对现有水文信息组织方式进行分析，并针对 OLAP 和数据挖掘对数据源的特定需求，构建一种全新的面向主题的水文信息组织模型。

PARTY主题指银行服务的各类个人或团体客户、潜在客户、代理机构、雇员、分行及部门等，一个PARTY可以兼具多种角色。该主题除存储基本信息外，还包括当事人的固有资产信息；与账户、内部机构等有密切联系；实现客户单一视图；基于客户信息进行分析，为全面客户关系管理和市场营销奠定基础。

信息质量（InfoQ）的定义涉及使用特定的经验分析方法来实现科学或实际目标的数据集潜力。 InfoQ不同于数据质量和分析质量，但它们之间存在密切关系。本研究探讨了在研究设计和数据收集后阶段增强InfoQ的统计方法，并分析了它们与InfoQ之间的相互作用。我们提出了八个评估InfoQ维度的关键因素：数据分辨率，数据结构，数据集成，时间相关性，可概括性，数据与目标的时间关系，操作性结构和沟通效果。通过在线拍卖案例研究，我们展示了InfoQ的概念及其在实际应用中的作用。我们建议正规化InfoQ的概念，以增强统计分析的价值，并促进数据挖掘的理论与实践结合。

在进行数据仓库设计时，必须考虑使用维度模型作为其结构基础。每个维度模型在数据仓库中都包含一个事实表，用于存储度量数据，以及多个描述性维度表，例如时间、产品类型和员工等。事实表可包含库存、费用等数据。

当事人主题-分类是TD数据仓库模型设计的核心内容之一，专注于如何将当事人主题按照不同的业务需求进行分类，以提高数据处理和管理的效率。在此模型中，通过分类方法，我们可以精准定位不同类别的当事人数据，为业务决策提供更有力的支持。模型的建模过程涵盖了从数据源选择、数据清洗、数据建模到数据验证的完整流程。尤其在TD数据仓库中，通过系统化的分类和建模方法，将复杂的业务需求转换为数据支持，确保数据的高效流通和准确分析。

本章主要讨论有效的加载数据仓库的目的和功能。回顾第二章，找到更多一个维度模型中的不同类型的表的信息。以下是一个假设的数据集市的加载过程的顺序位置指导： 子维度（支架） 维度 桥连接表 事实表 层次映射 聚合（缩小的）维度 聚合事实表子维度

LDA的时间主题模型，Python实现代码，包括输入数据和停用词，运行无误。

利用小红书评论数据，结合TF-IDF技术，展开LDA主题模型分析。