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文献关键词词云分析直播_ai写作生成器免费(2024年12月全新视觉)

内容来源:少年郎网站优化团队所属栏目:导读更新日期:2024-11-30

文献关键词词云分析

PPT制作效率低?试试这4个神器! 作为策划,经常需要制作各种品牌方案、活动复盘和工作汇报。然而,PPT制作不仅费时,还可能不够美观。以下4个网站或许能帮到你: ✅图表魔方 在做方案时,经常需要展示各种图表。直接插入表格可能不太美观,而这个网站可以帮你生成各种专业且美观的图表,让数据展示高大上,像行业报告一样专业𐟑。 ✅微词云 在制作方案时,经常会遇到关键词分析、消费者洞察和人群画像等内容。使用这个网站可以生成形象生动的词云图,让人眼前一亮𐟤™。 ✅Canva可画 可画是PPT中的黑科技,提供大量免费且流行的模版,紧跟流行趋势,非常出彩。支持DIY修改,修改后直接输出,手机端也可下载,使用起来非常方便𐟑𐟑𐟐‚ ✅Uigradients 这是一个渐变色背景生成网站,虽然有了可画后不太需要,但有时做简单版PPT背景时还是可以用到的,可以下载背景图片𐟓𘣀‚ 这些工具可以帮助你提高PPT制作效率,让你的方案更加专业和美观。

推荐系统研究热点与趋势分析 𐟓ˆ 推荐系统领域的研究一直备受关注,尤其是在大数据和人工智能的背景下。以下是近年来推荐系统的关键词和研究方向,帮助你更好地了解该领域的最新进展。 关键词趋势 𐟓Š 2022年:图、协同过滤、基于会话的、多任务、对比学习、强化学习、多兴趣、多样性、公平性 2021年:图、冷启动、序列推荐、新闻推荐、自监督、公平性、冷启动、NextPOI 2020年:图、冷启动、基于会话的、注意力、序列推荐、协同过滤、知识图谱、自注意力、time-aware、跨域、CTR、bandit、知识图谱 研究方向建议 𐟓š 图神经网络:近年来,图神经网络在推荐系统中的应用越来越广泛,尤其在处理复杂关系和场景时表现出色。建议深入学习相关知识和技术(如CS224W网课)。 经典任务创新:尽管协同过滤等经典推荐系统任务依然重要,但新的解决方案和创新方法仍在不断探索中。 实践应用导向:论文主题越来越注重实际应用,如序列推荐、新闻推荐等,以提升推荐系统的实用性和效果。 资源获取 𐟓‘ 这些关键词和研究方向的数据来源于AIS 2022(ACL-IJCAI-SIGIR顶级会议论文报告会),收集了截至会议发布(5月14日)之前已公布的2020-2022年六大顶会(SIGIR、WWW、KDD、WSDM、AAAI、IJCAI、CIKM、ACL)中推荐系统领域的论文,使用其标题来构建词云。 通过这些关键词和研究方向的分析,你可以更好地把握推荐系统领域的研究动态和趋势,为你的研究工作提供参考和启发。

留学生必备!四大文献管理软件推荐 𐟓š 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!𐟒Œ

数据分析图 𐟔 技术栈:Python、request爬虫、wordCloud词云、snownlp情感分析 𐟓Š 实现过程: 1️⃣ 评论爬取:通过爬虫从京东网站爬取电脑评价数据。 2️⃣ 数据清洗:对爬取的评论进行分词、停词处理,统计高频词汇。 3️⃣ 词云可视化:使用wordCloud生成词云图,直观展示评论中的关键词。 4️⃣ 情感分析:利用snownlp对评论进行情感分析,区分积极、中性、消极评论。 5️⃣ 图表展示:生成情感分析图和饼图,展示各类评论的比例。 𐟓‹ 评论情感分析结果: 积极:83.41% 中性:4.97% 消极:11.62% 𐟓Š 评论内容分析: 通过分析评论内容,可以发现用户对电脑的外观设计、性能、使用体验等方面都有不同的评价。积极评论主要关注电脑的性能和外观,中性评论则较为客观,消极评论则主要集中在电脑的使用体验和性价比上。 𐟓ˆ 可视化展示: 情感分析图:直观展示积极、中性、消极评论的比例。 饼图:展示各类评论在所有评论中的占比。 𐟔 通过这些可视化和数据分析,可以更好地了解用户对京东电脑的评价情况,为企业提供有价值的反馈和参考。

京东面试必备:如何制作关键词云图 𐟌Ÿ 完成这张图后,你会发现自己真的很有才华!虽然可能用处不大,但至少能增加一些成就感。面试官看到后,或许能感受到你的诚意吧!𐟘„ 𐟛 ️ 工具推荐: 微词云:需要会员才能导出,但可以抠图。 WordArt:需要谷歌账号。 ⭐️ 制作步骤: 总结自我评价的关键词。 导入软件并附上词频(突出重要的词)。 在网上找到京东的logo。 调整后导入软件,软件会自动生成云图。 别忘了将生成的图放入PPT中,并使用修图软件抠图,使其透明。 适用于作品集、简历或可视化材料。祝大家顺利通过面试!𐟒ꀀ

高效记笔记方法:让学习更轻松有趣! 𐟓š 学习不思考,等于耍流氓!记笔记前,先记住这些原则吧! 1⃣ 不要抄书!不要抄书!不要抄书! 抄书看起来很爽,但抄完书还是那本书,你还是原来的你。 2⃣ 不会看的笔记不要记! 笔记要精简!完整的知识点在各种参考书上都有,随时可查。笔记是用来辅助记忆的,不是用来搬运概念的。尽量发挥你的“偷懒”思维,比如只记关键词,将关键词编成打油诗,复习时看着这些去回忆整个知识框架。 3⃣ 记提纲、重点、疑惑、领悟、高频、易错! 记下知识体系的重点内容,记下书上没有的内容,记下自己的疑惑点和领悟,记下出错率高的内容。 ✅ 康奈尔笔记法 结合A4纸记笔记法,不用为每个学科准备好笔记本,不用被格线约束,只用A4纸、打孔机、文件夹,就可以享受豪放又有成就感的记笔记过程了! ✅ 符号笔记法 直接在书上讲内容用笔进行划分。在掌握整体框架时,同时提升理解力,快速的把书过一遍。但这个方法如果操作不当,会相当乱,更适合用来学习经济学、财务管理这类比较注重提出模型、分析模型的学科。 ✅ 思维导图法 过程非常自由,结果十分清晰。适合课后回忆整理知识框架,个人感觉更像是参照课本目录的延申和另一种更清晰便于记忆的记笔记方法。重点在于关键词、中心线、分支线。推荐app:xmind、思维导图、wps。 ✅ 趣味笔记法 适用于每天睡前对所学知识的回忆或者章节记录。操作方法:使用微信小程序词云,输入一些关键词,在小程序中可以调节字体大小、颜色、数量,最后制作出一张充斥着关键词的图片。过程很有趣,成品也很有成就感,放松的同时也回顾了所学知识!

自动提取关键词的软件 Leximancer是一款强大的文本分析软件,能够帮助用户从大量文本数据中提取主题、关键词和概念,并可视化它们之间的关系。以下是使用Leximancer进行文本分析的详细步骤: 准备数据 𐟓‚ 首先,准备好要分析的文本数据。这可以是一份文档、一系列文档或一个文本语料库。确保数据的格式正确,如文本文件或支持的数据库格式。 导入数据 𐟓劦‰“开Leximancer软件并导入您的文本数据。可以通过选择导入文件或从数据库中导入数据。确保您选择正确的数据源和文件类型。 数据预处理 𐟧𙊥œ襯𜥅妕𐦍Ž,进行数据预处理以准备分析。这可能包括去除特殊字符、停用词(如"的"、"在"等常见词汇)和标点符号,以及对文本进行分词等处理。 运行分析 𐟚€ 选择适当的分析选项并运行Leximancer进行文本分析。Leximancer将自动识别文本中的主题、关键词和概念,并计算它们之间的关联程度。 结果解释 𐟧  一旦分析完成,Leximancer将生成可视化的结果,如词云、关系图、主题地图等。解释和理解这些结果是相当重要的,以获取洞察力和深入了解文本数据。 进一步分析和解释 𐟔 根据需要,您可以对分析结果进行进一步的分析和解释。这可能包括深入研究具体的主题、关键词或概念,并探索它们之间的关系和趋势。 导出和报告 𐟓„ 根据需要将分析结果导出为可视化图表、报告或其他格式,以便在学术研究、商业分析或决策制定中使用。 注意事项 ⚠️ 请注意,Leximancer需要一定的学习和经验来正确使用和解释分析结果。建议在使用Leximancer之前阅读相关文档、教程或参加培训,以发挥其潜力和优势。 通过以上步骤,您可以有效地使用Leximancer进行文本分析,提取关键信息并获得深入的洞察力。

如何用Nvivo整理访谈资料? 面对一堆访谈音频、田野笔记和图片材料,是不是常常觉得无从下手?别担心,这里有一套系统化的方法来帮你理清思路。想象一下,就像把一堆杂乱的线编织成一张清晰的网,逐步抽象出资料的内在逻辑。 𐟓 操作步骤: 初级编码:先浏览一下原始材料,注意那些被研究者的价值观、行为习惯和社交方式等重复出现的点。然后,把这些点编码,就像给它们贴上标签,方便后续处理。 类别整合:接下来,把这些编好码的资料进行重新组合。把相关性强的内容放在一起,构建更高级别的类别。比如,可以进行类属分析,找出因果关系、时序关系、语义关系,以及情境分析的相关事件。 深入分析:最后一步,更深入地挖掘资料内容和编码之间的联系,建立起主要的分析架构,慢慢构建起你的理论体系。 𐟎𞅥Š饷奅𗢀”—Nvivo 虽然Nvivo不能完全替代人工分析,但它绝对能提升效率。以下是几个操作小技巧: 自动编码:在导入资料之前,先整理一下。导入后,可以用Nvivo的“自动编码”功能,帮你快速识别情感、主题等,给你一些初步的编码提示。 词云功能:这个功能可以帮你找到出现频率高的词语,快速锁定重点主题和关键词。如果遇到不需要的单字或数字,可以设置最小长度或加入停用词列表,再次运行查询。 思维导图:在建立初步的编码系统时,用Nvivo的思维导图功能来清晰思路。这个导图可以直接转化为编码单位,超级方便。 具体编码过程:找到你要编码的原始材料,逐字逐句阅读,发现需要编码的内容后,选择文字,右键点击编码,然后选择相应的编码单位。 耐心和细致永远是质化研究的关键和魅力所在!祝各位开题顺利𐟒갟“š

如何用NPS提升客户体验? 𐟚€ 提高NPS分数的小秘诀 想要提升NPS分数?除了那些无法避免的客观因素,我们还可以从内部找原因。一个直接有效的方法是在评分题后增加一道开放题,询问受访者给出这个分数的原因。针对不同人群,可以问不同的问题: 推荐者:感谢你的认可,你愿意在xx平台上推荐我们吗?/你喜欢我们产品/服务的哪些方面? 被动者:感谢你的反馈,请问你能告诉我们,为什么给出这个分数吗? 贬损者:感谢你的反馈,请问我们可以做什么来改进产品和服务呢? 𐟓Š 开放题的魔力 通过在风铃系统调查问卷中设置跳转逻辑,可以让选择对应分数的受访者跳转到不同的开放题。由于只有两道题,第一题评分题可以轻松完成,因此客户往往对难度较大的开放题也会较为配合。但由此造成的困难是,结果都是文字形式,难以量化并在报告中完整呈现。不用担心,风铃系统的开放题可以自动进行NLP(自然语言处理),按照情绪、关键词对文本进行分析和分类,形成词云。 𐟓ˆ 长期追踪NPS值 单期NPS值是单薄的、缺少说服力的,它更应该是个不断变化、需要长期追踪的指标。更好的做法是将它当成长期的市场调研,每月、每季度进行一次。从而纵向对比每期NPS值,可以清晰看到:随着时间推移NPS分数发生了哪些变化,以及你采取的改进措施是否切实有效。 𐟓Š 跨期数据报表的便利 风铃系统推出的跨期数据报表功能,极大便利了追踪项目数据分析。无需手动导出每期数据再合并到一张报表分析,在风铃系统问卷平台就可以直接进行操作。不仅可以选择以哪一期数据作为基准值,还可以在长期追踪中形成你的专属数据库。 𐟎𛆥ˆ†客户,精准施策 随着数据逐渐庞大,用户量不断累积,还可以对客户进行细分,比如按照年龄性别等人口属性、消费金额、长短期客户等维度进行划分,挖掘不同类型客户的差异并对症下药。风铃系统支持根据不同条件组合建立多个筛选器,单独查看不同类型受访者的数据报表。另外也可以在问卷设计中用隐藏题关联对应题目,自动区别受访者人群。

高校教师课堂互动秘诀,学生爱不释手! 𐟎‰ 想要避免课堂上老师讲得激情四射,学生却鸦雀无声的尴尬局面?我摸索出了一些与学生实时讨论的妙招,今天就来和大家分享一下! 𐟤” 首先,我会在课堂上发起主题讨论。只要在讨论框里输入任何问题,学生们就可以在线输入答案,实时互动结果会立刻显示出来。这样一来,每个问题都能吸引至少一半以上学生的参与。学生们不仅能看到自己的答案,还能看到其他同学的回答,互相取长补短,带动那些没有回答问题的同学也加入互动。 𐟓Š 其次,通过学生的回答界面,我可以查看“词云”。这个功能可以统计出学生们答案中的关键词,让我直观地了解学生对课堂内容的掌握情况,心中有数。 𐟓Š 最后,课后我可以通过“统计”模块查看学生们的总参与情况。在设置板块中,我可以提高互动情况在平时分中的权重,这样期末就可以直观地看到学生的平时表现,计算平时分再也不用拿着点名册和计算器一点点加分啦~ 觉得这些方法有用的话,下次课就试试吧!𐟒ꀀ

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