内容深化

话题建模

使用话题建模技术识别内容主题和趋势

话题建模概述

话题建模自动识别文档主题[1]，发现隐藏模式[2]，指导内容策略[3]。

核心算法

LDA(Latent Dirichlet Allocation)[4]

  • 概率主题模型、文档-主题分布、主题-词分布

NMF(Non-negative Matrix Factorization)[5]

  • 矩阵分解、非负约束、主题提取

BERTopic[6]

  • 基于BERT、聚类方法、动态主题

应用场景

内容分析[7]

  • 主题识别、趋势发现、内容分类

策略规划[8]

  • 主题缺口、内容机会、优先级排序

竞品分析[9]

  • 主题对比、覆盖度分析、差异化机会

工具支持

Python库[10]

  • Gensim、scikit-learn、BERTopic

相关资源

参考文献

  1. Stanford NLP. (2024). "Topic Modeling". NLP Course. https://web.stanford.edu/class/cs224n/

  2. Journal of Machine Learning Research. (2024). "LDA". Research Paper. https://www.jmlr.org/papers/v3/blei03a.html

  3. Content Marketing Institute. (2024). "Topic Analysis". Strategy. https://contentmarketinginstitute.com/

  4. Gensim. (2024). "LDA Model". Documentation. https://radimrehurek.com/gensim/models/ldamodel.html

  5. scikit-learn. (2024). "NMF". Documentation. https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.NMF.html

  6. BERTopic. (2024). "Topic Modeling". Library. https://maartengr.github.io/BERTopic/

  7. Semrush. (2024). "Content Analysis". Tools. https://www.semrush.com/

  8. HubSpot. (2024). "Content Strategy". Planning. https://blog.hubspot.com/marketing/content-strategy

  9. Ahrefs. (2024). "Competitive Analysis". SEO Tools. https://ahrefs.com/blog/competitive-analysis/

  10. Gensim. (2024). "Topic Modeling Library". Python. https://radimrehurek.com/gensim/

更新日期：2025-11
词条状态：✅ 已完成

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