关键词词频前沿信息_关键词词频分析(2024年12月实时热点)
国外山地旅游研究热点与趋势分析 研究背景: 山地旅游作为一种独特的旅游方式,近年来在国际上引起了广泛关注。为了深入了解国外山地旅游的研究进展和热点,本文以Research Gate、Elsevier和Web of Science等数据库为基础,利用CiteSpace软件对国外山地旅游研究文献进行了数理统计和分析。 𐧠究方法: 文献检索:基于Research Gate、Elsevier和Web of Science等数据库,使用关键词进行检索。 数据统计:利用CiteSpace软件对文献的发表年份、期刊、地理信息等特征进行数理统计。 关键词分析:通过关键词和突变词分析功能,研究国外山地旅游理论研究的热点。 聚类分析:利用SPSS软件对关键词进行聚类分析,区分研究趋势。 关键词分析: 关键词分布:88%的关键词只出现了一次,说明山地旅游的研究方向较为分散。 高频关键词:选择出现率最高的33个关键词,利用SPSS软件划分为六个类别。 突变词分析:突变词是指在不同时间内,词频贡献度发生显著变化的关键词。其中,national park(国家公园)持续时间最长。 研究结论: 研究热点:国外山地旅游的研究前沿较为分散,除了旅游影响、旅游发展等普遍关注的议题外,游客满意度、国家公园、遗产旅游等内容也得到了学者们的重视。此外,国外学者较为关注细小的研究议题,如气候变化、滑雪度假村、第二家园等。 研究内容:国外山地旅游的研究可以分为两类:一类是与山地旅游相关的旅游方式,包括山地探险旅游、山地生态旅游、山地乡村旅游和山地体育旅游;另一类是以山地特殊的自然社会环境为范围而进行的各类旅游研究,主要包括山地旅游目的地的开发和管理、山地旅游社区研究、山地旅游影响、山地旅游者行为。 研究趋势:通过对文献发表年份和期刊的分析发现,国外对山地旅游的研究文献数量逐年增加,部分文献发表于高影响因子期刊,其研究受到一定重视,但依然存在很大的研究潜力。 研究范围:除了一些山地面积较大的国家,如美国、中国、加拿大、澳大利亚之外,一些群岛国家(如菲律宾、日本)同样存在对山地旅游的研究,特别是发展中国家,如尼泊尔、南非等的山地旅游研究正在逐渐成为研究热点。 研究方法:国外山地旅游的研究偏重定量,以多种方法收集和分析数据。 通过以上分析,可以看出国外山地旅游研究在多个方面取得了进展,但仍有许多潜在的研究方向和机会。
如何搭建电商关键词词库?实用指南来了! 嘿,大家好!今天我想和你们聊聊如何搭建一个属于自己的电商关键词词库。这个话题其实挺重要的,尤其是对于那些在亚马逊上卖东西的小伙伴们。好了,废话不多说,直接进入正题吧! 前期准备工作 首先,你需要收集一些数据。这个过程可以通过以词拓词、品类拓词和竞品拓词来实现。简单来说,就是通过搜索相关的关键词,找出那些和你产品相关的词汇。比如说,如果你卖的是花园软管,那你可能会找到一些类似的关键词,比如“水管”、“可扩展花园”等等。 以词拓词法 𑊊以词拓词法其实就是通过一个词根来找出更多的关键词。比如说,“hose”这个单词,你可以找出“water hose”、“expandable hose”、“garden hose”等等。这个过程有点像树状图,从一个小节点出发,找出更多的关键词节点。 品类拓词法 品类拓词法主要是通过分析不同品类的关键词来找出更多相关的词汇。比如说,你卖的是花园软管,那你可能会找出一些和花园相关的关键词,比如“flower bed”、“horticulture tools”等等。这些关键词不仅能帮助你找到更多的潜在客户,还能提高你的搜索排名。 竞品拓词法 竞品拓词法则是通过分析竞争对手的关键词来找出更多相关的词汇。你可以去看看那些在你产品类别中表现不错的竞争对手,看看他们用了哪些关键词,然后从中找出一些适合你的关键词。这个过程有点像偷师学艺,哈哈! 关键词词频统计 最后一步就是进行关键词的词频统计。你可以通过一些工具来找出那些搜索量最大的关键词,然后根据这些关键词来优化你的产品描述和标题。比如说,如果你发现“garden hose”这个关键词的搜索量最大,那你就可以在标题和描述中多用这个关键词。 总结 总的来说,搭建一个电商关键词词库是一个需要时间和耐心的工作,但只要你坚持下去,最终你会发现这些努力都是值得的。希望这篇指南能帮到你们,祝大家都能在电商平台上大卖特卖!如果有任何问题或者经验分享,欢迎在评论区留言哦!
关键词aso 在亚马逊上卖产品,流量是关键。尤其是新产品,如果没有足够的评价(review),投一些竞争不那么激烈的长尾词是个不错的选择。这样不仅能降低广告花费销售比(ACoS),还能慢慢积累流量。那么,如何高效地筛选出这些长尾关键词呢?让我来给你支几招。 确定产品优势特性 𑊩斥 ,你得搞清楚你的产品有哪些独特的优势。比如说,如果你的产品是一个可调整、便携的手机支架,那么你的优势关键词可能就是“adjustable”、“portable”之类的。同时,也要避免一些不太相关的词,比如“pop socket”、“airplane”等。 找大链反查关键词 接下来,找一个包含大量关键词的主要类别,比如“phone stand”。然后反查这些关键词的词频,看看哪些词是高频的,哪些是低频的。通过包含优势词和排除劣势词,你就能筛选出与产品相关性高的长尾关键词了。 批量低价投放长尾词 𐊧훩出关键词后,以低价格批量投放这些长尾关键词,观察一下这些词的竞争情况和排名。低价投放有助于降低风险,同时还能测试关键词的有效性。 反查ASIN的关键词排名 投放后,记得反查ASIN的关键词排名,看看广告效果和排名变化。这一步能帮助你了解哪些关键词效果好,哪些需要调整。 分析广告效果,进一步优化 最后,根据关键词投放后的数据,评估广告效果并进行优化。细化调整是不断提升广告效果的关键。 通过以上步骤,你可以高效筛选和投放长尾关键词,优化广告策略。特别是对于新产品,这种方法不仅能降低广告成本,还能提高转化率,让你的产品在激烈的市场竞争中脱颖而出。赶快试试吧,提升你的亚马逊广告运营效果!
金融科技23年发展揭秘 上市公司金融科技发展数据大揭秘!包含商业银行在内的上市公司层面数据,详细展示人工智能、区块链、云计算、大数据、线上化与移动化等六个维度的发展水平。 通过机器学习方法,从各上市公司年报中提取涵盖124个金融科技关键词的词频数,经过对数化处理,得到各年度各上市公司的金融科技发展水平。 参考黄磊等(2023)的研究,深入分析金融科技对绿色信贷的影响及作用机制,为金融科技领域的研究提供有力支持。
如何搭建亚马逊关键词词库? 在亚马逊上做广告,关键词的选择至关重要。一个精准的关键词词库可以帮助你更好地定位目标用户,提高广告效果。那么,如何搭建这样的关键词词库呢?下面我来分享一些实用的方法。 以词拓词(词根法)𑊩斥 ,我们可以通过词根法来拓展关键词。比如,如果你卖的是花园软管,你可以从“garden hose”这个单词开始,找出所有包含这个词根的单词。比如“water hose”、“expandable garden hose”等等。这样,你就能找到一大批相关的关键词。 品类拓词 除了词根法,我们还可以通过品类拓词来收集关键词。比如,你可以从亚马逊上找到所有与花园软管相关的产品,然后看看它们用了哪些关键词。这样,你就能发现一些你之前没有想到的关键词,比如“soaker hose”、“flexzilla garden hose”等等。 竞品拓词 另外,你还可以通过分析竞品的关键词来收集灵感。看看你的竞争对手用了哪些关键词,然后从中找出一些有价值的关键词。比如,你可以通过分析竞品的广告数据,找出那些表现好的关键词,然后加入到你的词库中。 词频统计 最后,别忘了进行词频统计。通过统计每个关键词的搜索量和排名,你可以找出那些最受欢迎的关键词。这样,你就能更好地优化你的广告投放,提高广告的点击率和转化率。 结论 搭建一个精准的亚马逊关键词词库需要一定的时间和努力,但只要你掌握了这些方法,就能事半功倍。希望这些小技巧能帮到你,祝你在亚马逊上取得成功!
留学生必备!四大文献管理软件推荐 留学生写论文或者做项目,离不开一个好用的文献管理工具。文献多、格式杂,没有个得心应手的工具,简直要崩溃!今天给大家推荐几款我个人觉得超好用的文献管理软件,帮你大大提升效率,赶Due也能轻松拿高分! 1️⃣ EndNote EndNote 算是老牌选手了,功能强大,用户群体也非常庞大。 优点: 使用人数最多,几乎可以说是市场上的霸主; 可以直接访问大部分数据库; 支持多种导出格式,比如 RTF、HTML、XML、TXT; 内置多种引文模板; 在修改文章内容时可以自动更新。 缺点: 收费工具,只能免费试用30天; 对 WPS 支持度不高; 不支持标签管理,只支持 group 管理; 自带的 PDF 阅读器不好用,容易卡顿。 2️⃣ Zotero Zotero 是一款开源软件,最大的优势就是免费!而且扩展性强,好用程度完全不输 EndNote。 优点: 免费!开源,插件多; 多渠道抓取能力强; 支持 RSS 订阅追踪期刊的最新文章。 缺点: 不装插件功能特别少; 不能管理太多文献,太多容易卡顿。 3️⃣ Mendeley Mendeley 也是一款免费的文献引用管理工具,特别适合团队作业时共享文献。 优点: 界面简洁,颜值高; 云端容量大,每个账户有两个 G 的容量。 缺点: 不支持中文文献的阅读和管理; 不能在软件内搜索文献,需要在浏览器中搜索文献进行添加,过程比较繁琐。 4️⃣ NoteExpress NoteExpress 是一款国产的文献管理软件,功能强大,上手容易!因为是中国公司开发的,对中文文献的支持远远强于 Endnote、Mendeley 等国外的软件。 优点: 对中文文献的支持程度很高,支持更多的数据库; 可以进行文献分析,支持对项目内的文献信息进行统计; 可以进行关键词词频统计,绘制关键词词云。 缺点: 对英文文献不是很友好,在软件中英文文献只能生成题录,不能进行全文下载; UI 界面比较老,和前面的软件相比显得比较落后。 有课业烦恼怎么办?有需要的留学生可以随时联系我哦!
亚马逊新品攻略:选品到推广 亚马逊新品SOP计划表 确定产品类目 通过搜索结果页面首页的类目筛选重复率,查看Top100的review数量,找出竞争程度较低的蓝海类目。 寻找核心关键词 反查与产品相关的类目BSR中对标产品前5的优质关键词,利用词频工具确定词根,整理出5-10个关键词或长尾词。 供应链分析 了解是否有专门的电商生产线和生产能力,以及相关专利和认证。寻找多1-2家供应商做备胎。 优化时间间隔 查看是否有数据,CTR是否正常,主图和关键词是否OK。如果数据不准确或很差,立即调整优化。 监测关键词排名和流量 监测关键词的自然排名和自然流量,以及广告排名和广告流量,做好记录。检测关键词是否被A9算法收录。 ⠥评论和催评 安排1个视频评论和1-3条文字评论,根据评论及反馈及时改进产品。 PPC产品选择 适合做PPC的产品包括客单价高、高利润、多变体适合做广告、自主研发微创新的产品等。不适合做PPC的产品包括超低单价、血海产品、转换率超低、好评数量少且页面优化很差的产品。 新品上架计划表 将以上内容整理在表格里,记录搜索量,最终确定自己的核心词。定位产品的消费人群,通过前台竞品做产品的微创新,同时根据用户画像做定价。
语言学研究必备语料库网站 探索语言学领域的宝藏,我们为您精选了一系列语料库网站和工具! 1️⃣ English-Corpora.org 𐎏W新闻文本:从2010年至今的海量新闻,全球英语新闻来源一网打尽,实时分析语言变化和趋势。 COCA美式英语:涵盖新闻、杂志、学术文章,洞察当代美国英语常用词和表达方式。 BNC英国英语:丰富的现代英国英语样本,研究英国英语的标准使用和语域变体。 2️⃣ 必备工具推荐 ️ AntConc:经典语料库分析工具,关键词、词频、搭配一目了然。 Wmatrix:强大的多层次语义标签和语法分析,跨文本语义场域和词汇密度轻松比较。 蓫etch Engine:独特词汇素描和共现模式分析,多语言语料库管理轻松搞定。 如何获取社媒文本或网络新闻? 试Instant Data Scraper或R代码,轻松扒取Reddit帖子、社交媒体评论或新闻文本! 娯学研究,从这里开始!
语言学博士生必备的9款语料库工具推荐 语言学实证思辨坊持续分享语言学前沿知识,今天为大家整理了一些语言学博士生常用的语料库工具,帮助大家更高效地进行语言研究。 Multidimensional Analysis Tagger (MAT) MAT复制了Biber(1988)的多维分析模型,使用了Biber的67个语言特征和6个功能维度。它能够自动标注文本、提取特征、进行数据统计,并参照Biber(1988)判断文本的语域类型。 Readability Analyzer Readability Analyzer使用多种指标来估计文本的可读性,包括Flesch-Kincaid Reading Ease、Gunning Fog Index、Kincaid Grade Level、SMEG公式以及Dale-Chall Score和Fry Reading Graph。 Paraconc Paraconc是一款双语/多语平行语料库建设与检索软件。它不仅具备语料对齐和平行文本预览功能,还能进行平行文本检索、检索行排序、词频统计、热词搜索和搭配提取等操作。 Sketch Engine Sketch Engine支持多种语言,操作界面简洁。主要功能包括语料索引、词汇特征描述、词汇差异描述、同义词典和语料库创建等。 TreeTagger 𓊔reeTagger是一款自动词性标注软件,支持英语、德语、法语、意大利语等多种语言。它能够实现词性标注、屈折还原和自动断句等功能。 UAM CorpusTool ️ UAM CorpusTool是一款集标注、检索和统计等功能于一身的语料库软件。它具有多层级标注、跨层级检索、跨标注子集数据对比和词云图可视化等功能。 CLAWS ⚙️ CLAWS是一款由英国兰卡斯特大学开发的自动词性标注软件,曾用于英语国家语料库BNC的标注。 Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger 늦諾槦大学开发的这款词性标注软件,支持英语、法语、德语和西班牙语等多种语言。 Lancsbox Lancsbox具有强大的检索能力和丰富的统计算法。主要功能包括语料库管理、语料检索、检索词项分布、搭配词提取及搭配网络可视化、词频分析关键词提取及可视化、词块分析关键词块提取及可视化以及语境显示等。 WordSmith WordSmith是一款语料库检索软件,可以对文本进行计算分析,具有语料索引、词表制作和关键词提取等功能。 这些工具可以帮助语言学博士生更高效地进行语言研究和数据分析,赶快试试吧!
TF-IDF:词袋模型中的关键词提取秘诀 TF-IDF(词频-逆文件频率),是一种在信息检索和文本挖掘中常用的加权技术。它通过统计方法评估一个词在一个文档集合中的重要程度。 词语的重要性随着它在文档中出现的次数增加,但同时会随着它在整个语料库中出现的频率减少而下降。换句话说,一个词语在某篇文章中出现次数越多,同时在所有文档中出现次数越少,越能代表该文章。 某些词语在所有文档中出现频率都很高,这反而说明这些词并不重要。因此,除了考虑词频(TF),还需要引入逆文件频率(IDF)来衡量一个词的重要性。 IDF(Inverse Document Frequency,逆文件频率)表示关键词的普遍程度。如果包含词条 i 的文档越少,IDF越大,则说明该词条具有很好的类别区分能力。某一特定词语的IDF,可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目,再将得到的商取对数来计算。 ᠩ过结合TF和IDF,TF-IDF能够有效地提取出那些在特定文档中具有代表性的关键词,从而在信息检索和文本挖掘中发挥重要作用。
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