Topics

关键词、语义网络与 LDA 主题

本页把论文中的词频统计和 LDA 主题模型整理为可交互页面，突出两地舆情差异：成都集中在监管痛点，淄博集中在诚信口碑。

Keyword Ranking

代表关键词对比

Semantic Network

LDA Topics

Topic Comparison

对照维度	成都测评	淄博测评	页面解读
核心情绪	不满、反讽、担忧	认可、自豪、感动	同样是市场测评，负面事件会放大治理缺口，正面事件会放大城市信任。
高频对象	市场监管、夜市、水果、电子秤	山东人、实在、好客、烧烤	成都评论聚焦具体问题，淄博评论更容易上升为城市气质评价。
用户诉求	希望严查、公开处理、减少缺斤少两	希望保持优势、其他城市学习经验	治理舆情既要处理负面投诉，也要维护正向口碑的持续性。
传播风险	城市滤镜破碎、游客信任下降	高期待带来后续监管压力	舆论热度越高，监管反馈越需要快、准、公开。

Paper Mapping

论文指出淄博测评评论整体更积极，成都评论中存在大量反讽表达。页面用环形图和关键词解释呈现这一差异。

论文通过词云和语义网络发现两地关键词差异。页面用关键词排名和节点网络图复现可视化思路。

论文将评论划分为多个主题。页面提炼其中最适合展示的主题，并补充面向普通用户的解释。

成都测评评论更多围绕缺斤少两、鬼秤、监管不足展开，舆论压力集中于市场秩序和消费者权益；淄博测评评论更多围绕实在、好客、烧烤、旅游意愿展开，说明诚信经营会显著提升城市形象。两组评论形成鲜明对照：市场监管不是后台工作，而是会直接进入大众对城市的情感评价。