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一、引言
研究背景及意义
文献综述
研究内容与创新点
二、高校负面舆情热点现状分析
案例数据的获取与处理
高效负面舆情热点词频分析
高效负面舆情热点变化趋势分析
三、高校负面舆情成因分析
高校负面舆情变量的选取与赋值
基于QCA方法的高校负面舆情成因分析
四、基于典型案例的高校负面舆情演化路径分析
典型案例的选取与娱乐时期的划分
典型案例的高校舆情主题演化分析
典型案例的高校舆情社群演化分析
典型案例的高校舆情情感演化分析
五、结论与建议
结论
建议
每个小部分的分析都用到了一个机器学习模型
主题识别用到LDA还加入了Sentence-BETR
演化分析，用到了CNM社群发现算法
情感演化分析，用到了Attention-BiLSTM（融合模型）
整体来看内容丰富度和模型都比较高级，不愧为国奖
文章摘要：
全文主要内容：
统计建模攻略|一文了解统计建模和其他建模比赛的区别
统计建模攻略|一文带你了解小白如何准备统计建模大赛
统计建模攻略|四大选题要点，助力拿下统计建模选题
统计建模攻略|DeepSeek推荐的符合25统计建模大赛主题的6大选题方向及12个选题
统计建模攻略|还没开始？不要慌，25统计建模时间安排来了
24统计建模国奖论文写作框架（机器学习+图像识别类）