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【目的/意义】针对学术APP评论数据特征,挖掘用户评论语义关联关系,为平台运营者和开发者高效获取 用户需求和关注点提供思路和指导方法。【方法/过程】首先,基于LDA主题模型和GloVe 词向量模型构建学术APP 用户在线评论主题语义关联研究框架,然后,采集超星移动图书馆APP在线评论作为样本数据,通过主题识别获取 用户评论主题并基于词向量相似性得到主题语义关联,最后构建出语义关联主题图谱。【结果/结论】实验结果表明 运用文章提出的思路方法能够有效发现用户评论主题和主题间关联关系并得到主题关联图谱,从而为学术APP平 台运营者完善平台功能提供参考和借鉴。  相似文献   
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