实验7-2_自媒体运营分析_作品特征构建_CSDN

实验7-2 自媒体运营分析作品特征构建本实验在 content_analysis 的清洗结果基础上计算作品互动总数提取标题关键词特征并生成关键词级别汇总表 title_feature_analysis为后续分析标题写法与互动表现之间的关系提供数据。实验目标实验7-2的重点是把作品明细进一步加工成可分析的特征数据。需要完成两件事一是把点赞、收藏、分享、投币等互动指标合成为 total_interaction二是从标题文本中提取关键词特征形成 has_best、has_lowcode、has_practice、has_tutorial、has_pit 五个0/1字段。在作品级字段回填完成后还要按平台和关键词生成 title_feature_analysis记录关键词作品的平均互动、平台整体平均互动和样本数。!流程概览本实验包含两条主要流程。第一条流程读取 content_analysis通过空值处理、JavaScript代码、计算器和插入/更新组件把互动总数与标题特征回填到原明细表。第二条流程以更新后的 content_analysis 为输入分别计算平台整体平均互动和关键词作品平均互动再连接并输出 title_feature_analysis。回填使用插入/更新组件按 id 匹配原表避免反复运行时产生重复记录。关键步骤第一步检查 content_analysis 中的作品标题、平台、浏览量、点赞、收藏、分享、投币等字段为特征构建确认输入基础。第二步创建 title_feature_analysis 目标表字段包括 platform、feature_name、avg_interaction、overall_avg、sample_count 等。第三步在JavaScript代码组件中判断标题是否包含“保姆级”“零代码”“实战”“教程或指南”“踩坑”等关键词并生成对应标志字段。第四步用计算器组件计算 total_interaction计算逻辑为点赞数、收藏数、分享数和投币数相加。第五步使用插入/更新组件把 total_interaction 和五个标题特征字段写回 content_analysis。第六步构建关键词汇总流程。整体支路按平台计算 overall_avg关键词支路按平台和关键词过滤后计算 avg_interaction 与 sample_count最后通过记录集连接和表输出生成 title_feature_analysis。实验结果运行完成后content_analysis 中每条作品记录都拥有互动总数和标题特征标志。title_feature_analysis 中每行对应一个平台与一个标题关键词可以直接用于计算标题特征提升倍率。这一步把原本不可直接量化的标题写法转化成结构化字段让后续可视化能够比较不同标题策略的实际互动表现。