基于LDA和SICAS模型的抖音電商營銷策略研究

隨著人工智能、大數據等技術的應用，多元場景、個性化推薦、智能客服等新型電商模式更加普及，電商新業態發展勢頭強勁]。截至2023年6月，我國網絡支付用戶規模達9.43億人，占網民整體的 87.5% ；網絡購物用戶規模達8.84億人，占整體網民的 82.0%^[2] 。鄉村振興背景下，電商平臺在推動農產品經濟發展過程中發揮著不可替代的作用。伴隨市場競爭不斷加劇、營銷成本不斷增加，茶葉經營的傳統線下銷售模式已經無法適應時代發展，茶企線下營銷推廣手段受限，渠道和終端銷售壓力增加。近年來電商平臺快速發展，許多茶企開始聚焦這一領域，不斷尋求營銷戰略轉型。而抖音電商平臺因互動性強、內容形式豐富等優勢，已快速成為一種受歡迎的主流媒體電商，截至2022年，抖音注冊用戶已超10億人，其中日活躍用戶突破8億人。抖音平臺并非單一電子商務渠道，音樂創意短視頻社交軟件的定位，使其在發展過程中呈現出區別于其他電商平臺的顯著特點，即內容創作屬性。抖音電商茶行業商家數量在2021年同比增長 103% ，直播看播人次更是實現了 585% 的同比增長，直播收效顯著，動銷能力大幅提升[5]。根據艾媒咨詢2022年發布的《中國“雙十一”購物節》網站分布情況來看，抖音電商以 28.9% 的比例排在第5位，在這個被視為過度集中的電商領域，獲得了相當高的市場份額。“懂茶帝”作為茶葉經營類頭部抖音電商，其定位具備內容創作屬性的特點。“懂茶帝”平臺的短視頻內容多為傳播茶知識、茶文化，依靠持續的內容輸出吸引對茶知識、茶文化感興趣的消費者，積累粉絲和潛在客戶群體。“懂茶帝”依托抖音電商平臺，在輸出知識的同時銷售茶葉產品，集內容傳播和帶貨于一體，制定符合抖音電商平臺的營銷策略，拓展知名度。

在消費者評論挖掘中，LDA（Latentdirichletallocation）模型是使用最為廣泛的工具之一[]。SICAS模型是基于用戶消費行為的模型，用于描述用戶在數字化時代的購買行為和決策過程，集中體現當下消費者行為的新特點。本文聚焦“懂茶帝”抖音電商平臺，基于LDA模型分析其消費群體關注的重點，應用SICAS模型研究“懂茶帝”如何吸引消費者并引導他們產生購買行為，針對關注“懂茶帝”的抖音用戶開展問卷調查以對其成功和不足之處進行剖析，以期為其他茶葉經營類抖音電商營銷策略升級優化提供新思路，進而帶動整個茶產業煥發新生活力。

1數據來源與方法

在線評論是消費者提供有價信息的一種形式，在互聯網上以口碑的方式傳播。本文選取“懂茶帝”抖音電商評論信息作為數據來源，進行主題挖掘與分析，以反映消費者對“懂茶帝”產品的關注點及購買后的真實感受。

1.1數據收集和處理

1.1.1數據收集

“懂茶帝”評論數據主要由兩部分組成：一是所發布短視頻下方產生的評論信息；二是“懂茶帝”店鋪的消費者購買評論信息。上述評論數據均通過Python爬取。

1.1.2數據清洗

數據清洗部分主要包括重復數據、無效數據，比如一些標點符號、表情符號，評論字數過短的數據，以及與研究內容不相關的評論數據[]。像“該用戶尚未評論”“非常好”等無意義內容需要刪除。

1.1.3文本分詞

在語義理解的過程中，分詞起著至關重要的作用，其效果直接影響著信息處理的質量和準確性，本文使用Python中Jieba庫對其進行操作。例如，將“青草味比較重，喝起來缺一些醇香的感覺”分詞為“青草味/比較重/喝起來/缺/一些/醇香/的/感覺/”。

1.1.4去除停用詞

比如“的”“也好”“之類”等在語料庫中出現頻率高，但對文本研究分析價值微弱甚至沒有任何價值的詞匯，本文則選擇了哈爾濱工業大學（HIT）信息檢索研究團隊整理和維護的中文停用詞表作為停用詞處理的依據，這個停用詞表幾乎包含了中文文本中常見的停用詞[2]。

1.1.5高頻詞處理

通過統計和分析文本數據中關鍵詞匯頻率，能快速揭示在線評論的熱點和重要信息[13]。本文使用Python對評論數據進行文本處理，拆分成2～4字的詞句，之后對關鍵詞出現的頻數進行統計匯總。

1.2基于LDA模型的“懂茶帝”抖音電商評論主 題挖掘

1.2.1主題提取

Blei等[14在2003年提出LDA模型是主題模型分析的典型代表，可以自動從大量文件或數據中提取潛在的主題[15]。由于評論文本主題的數量無法直接獲得，因此通過構建LDA模型采用困惑度數據來確定最佳主題數。通常情況下困惑度的值越低，說明模型對文本數據的主題分類效果越好。

1.2.2可視化分析

主題提取完成后需進行可視化分析，一個性能優異的主題模型通常是分散且不重疊的氣泡狀態，這意味著每個氣泡代表一個獨立的主題，并且主題之間在語義上是明顯區分的；相反如氣泡聚集，則說明主題之間的相似性較高，或模型難以對主題進行區分。

1.3基于SICAS模型的“懂茶帝”抖音電商營銷策略調查

根據可視化分析得到的主題特征詞設計調查問卷。使用李克特五分量表進行評分，被調查者選擇1～5之間的1個數字來表示其對于每個問題或陳述的認同程度，其中1～5分分別代表非常不同意、不同意、不確定、同意、非常同意。

2結果與分析

高頻詞分析結果顯示，“價格”“包裝”“品質”“口感”等詞匯在消費者評論中出現頻次較高。基于LDA模型對“懂茶帝”抖音電商平臺中所發布短視頻的評論和店鋪中產品購買的評論內容進行主題挖掘，以分析消費群體的真實需求和反饋。

2.1主題提取

通過對“懂茶帝”抖音電商評論進行數據分析，得到如圖1所示的困惑度-主題數關系圖，當主題數等于8時出現拐點；當主題數大于8時，主題數隨困惑度值降低顯著增加[1，因主題數太多不利于對主題進行分類，綜合考慮困惑度數值變化等情況，本文選取的最佳主題數為8。

圖1困惑度-主題數目關系圖

確定最佳主題數為8后，應用LDA方法對評論文本數據進行主題聚類，確定主題特征詞并計算主題強度。“懂茶帝”的評論文本基于LDA模型生成8個主題，針對每個主題特征詞，LDA模型計算其在各主題中出現的概率，并為其分配一個權重值，通過這些權重值，可得出每個主題特征詞與各主題之間的關聯度。本文選取不同主題下權重排名前10的主題特征詞，如表1所示，這些主題特征詞及其權重值凸顯了“懂茶帝”的潛在消費者對其茶產品的需求和期待。

2.2可視化分析

通過對“懂茶帝”評論主題進行可視化分析得到圖2。由圖2-A可見，8個主題中有4個氣泡兩兩重合，分別為主題2和主題3、主題6和主題7；主題4和主題8雖未重合也較為接近。圖2-B顯示的30個橫道為“懂茶帝”主題特征詞排名前30的高頻詞匯，即最重要的30個主題特征詞，橫道長度體現該主題特征詞出現的頻率。由上述分析可知，8個已提取的最佳主題之間并不獨立，存在一定的相似性，故本文將對上述8個主題進行歸類。

表1LDA主題聚類結果

2.3基于SICAS模型的“懂茶帝”抖音電商評論主題歸類與分析

SICAS關注數字化時代背景下消費者的行為軌跡[18]，在社交媒體領域應用廣泛，該模型包括5個維度，即感知、興趣互動、交互溝通、行動購買、體驗分享[19-20]。每個階段都緊密相連，共同構成了用戶消費行為的完整周期，可用于分析數字化時代內容電商平臺的消費者行為，優化消費者購物體驗，促進商家與消費者的全面交互。

圖2“懂茶帝”評論主題挖掘可視化圖

注：A-氣泡圖；B-橫道圖。

感知維度，企業可以采用多渠道和分布式的方式來及時捕捉用戶的需求，從而產生高感知的效率和效果；興趣互動維度，通過與用戶的互動，企業可以激發用戶對產品或服務的興趣，建立興趣共鳴；交互溝通維度，當用戶意識到企業的產品能夠契合其需求時，會積極尋求與企業建立聯系并進行溝通；行動購買維度，用戶在與企業進行深入溝通后，會根據自身需求采取相應的購買行為；體驗分享維度，強調企業應著重評估體驗分享所涉及的內容、互動、對話以及轉化等關鍵指標，以此提升營銷效果。本文基于SICAS模型分析“懂茶帝”抖音電商的營銷策略，具有較強的理論可行性和實踐適用性。

為更好地對8個最佳主題進行歸類，本文基于可視化分析結果和SICAS模型，將主題1，主題2和主題3，主題4和主題8，主題5，主題6和主題7映射到SICAS模型的5個維度上，如圖3所示。

圖3SICAS模型映射圖

主題合并后各維度下仍取權重排名前10的主題特征詞，如表2所示。這些主題特征詞體現了消費者在“懂茶帝”抖音電商購買茶產品時重點關注的內容。

主題1權重前3位特征詞為價格、福利、品質。在感知維度，強調品牌與用戶相互感知的過程中注重品牌形象的建設。即在消費者與“懂茶帝”之間建立動態的相互感知網絡，“懂茶帝”通過短視頻/直播方式積極發布茶產品信息讓消費者感知到，同時主動收集消費者購物需求，并做出回應。“懂茶帝”通過強調茶產品價格、優惠活動以及茶葉品質特征等向消費者傳遞信息，塑造特有的品牌形象，同時積極了解消費者需求，彼此達成相互感知。

主題2和主題3權重前3位特征詞為包裝、吸引和介紹。在興趣互動維度，“懂茶帝”將從感知階段得到消費者的茶產品需求，通過內容創新的形式吸引更多的消費者，加強包裝設計，介紹茶知識引起消費者興趣，在直播間的一系列動態互動講解展示茶葉商品。通過這種互動和共鳴，“懂茶帝”實現了營銷質量的提升，建立了與消費者之間更緊密的關系。

主題4和主題8權重前3位特征詞為客服、主播、專業。在交互溝通維度，“懂茶帝”利用抖音平臺自身的優勢，通過評論留言等方式與消費者建立密切而有效的交流渠道，實現與消費者之間的高效互動溝通。“懂茶帝”抖音電商通過直播彈幕、短視頻評論方式對消費者的疑問進行專業解答，與消費者進行交流互動，建立起與消費者之間的緊密關系連接。

主題5權重前3位特征詞為購買、值得、回購。在行動購買維度，“懂茶帝”關注消費者購物體驗，所有的營銷活動都是為購買環節進行服務，把消費者對茶產品的了解興趣轉化為實際的購買行為。

主題6和主題7權重前3位特征詞為分享、喜歡、推薦。在體驗分享維度，“懂茶帝”通過提供優質的茶產品，激發消費者的積極口碑，建立良好的口碑評價，從而在營銷中獲得優勢。消費者在購買到滿意的茶葉商品后會推薦給身邊的家人和朋友，起到口碑營銷的作用。

表2主題詞與SICAS模型映射表

2.4基于SICAS模型的“懂茶帝”抖音電商營銷策略分析

根據表2所示的主題特征詞設計調研問卷的問題，選取表2中SICAS模型5個維度上權重排名前3的15個主題特征詞作為問卷設計的關鍵詞，分別是：價格、福利、品質、包裝、吸引、介紹、客服、主播、專業、購買、值得、回購、分享、喜歡、推薦。

本文調查的對象為“懂茶帝”消費群體，問卷主要通過兩種方式進行收集：一是在“懂茶帝”抖音粉絲群進行發放，為方便收集數據，作者在前期持續關注“懂茶帝”抖音賬號，通過連續觀看直播、發送粉絲燈牌、購買茶葉等方式提升粉絲等級，成為其粉絲群的一員；二是在“懂茶帝”短視頻下方評論區和其他消費者進行互動或私信其他消費者說明作者身份與意圖，征求其同意填寫問卷。本次調查共收集236份有效問卷。

2.4.1描述性統計分析

問卷調查顯示，在本次被調查群體中，女性消費者79人，占 33.5% ；男性消費者157人，占66.5% ，男性比例高于女性，表明“懂茶帝”茶葉的受眾以男性消費者居多。年齡分布以31～40周歲占比最高，達到 42.4% ；20周歲以下和50周歲以上占比較少，僅有 8.5% 和 2.9% 。平均月收入在5001～8000 元的占比較高，達 37.7% （表3）。綜上可知，“懂茶帝”的主要消費群體為年齡 31～40 周歲、具備一定消費能力的男性。

2.4.2信度和效度分析

為檢驗問卷設定的合理性和可靠性，運用IBMSPSS26對問卷進行信度分析，經檢驗，感知維度 a 系數為0.825、興趣互動維度 a 系數為0.819、交互溝通維度 a 系數為0.812、行動購買維度 a 系數為0.827、體驗分享維度 a 系數為0.749，量表整體 a 系數為0.946， a 系數都在 0.7～0.9 之間，表明問卷具有良好的信度和可靠性。

表3調查對象的基本特征

同時，運用IBMSPSS26對問卷進行效度分析，其KMO值為 0.940gt;0.5 ，這表明問卷各項指標之間存在極顯著線性相關關系。球形檢驗尾概率值sig為0.000，小于0.05的顯著性水平，表明各指標間存在顯著差異，具有統計學意義，說明本問卷設計具有較高的效度。

2.4.3基于問卷結果的“懂茶帝”抖音電商營銷策略現狀分析

根據問卷調查結果，基于SICAS模型的“懂茶帝”抖音電商營銷平臺各維度得分情況如表4。從表中可知，感知維度3.64分、興趣互動維度3.76分、交互溝通維度3.74分、行動購買維度3.73分、體驗分享維度3.84分，其中得分最低的是感知維度，得分最高的是體驗分享維度。從分析結果看，消費者在做問卷調查時給出的得分較集中，高分和低分出現少，中間得分較多。總體而言，“懂茶帝”抖音電商平臺的消費者對營銷策略是認可的，但尚未達到滿意程度。綜上，因各維度綜合得分均高于3.60分，本文把各維度中低于3.60分的項目定為營銷策略待改進內容，下面對各維度逐一展開分析。

表4基于SICAS模型的“懂茶帝”抖音電商營銷平臺各維度得分

（1）感知維度：品質與福利感知強，宣傳推廣力度較低

消費者感知是SICAS模型中消費者接觸了解品牌商家，并與之產生動態關聯的第一步。本文從“懂茶帝”抖音平臺的宣傳推廣、茶產品價格、茶產品品質及福利營銷活動的消費者感知角度設置4個問題。據表4可知，“懂茶帝”抖音平臺的宣傳推廣得分僅有3.36分，遠低于3.60分，說明消費者對“懂茶帝”在抖音平臺的推廣宣傳感知度一般，且其抖音平臺的營銷宣傳吸引流量能力較低，消費群體狹窄，重點仍為維護品牌忠實客戶。相對于宣傳推廣，消費者對“懂茶帝”在茶產品的定價、品質以及粉絲福利等方面做出的努力更為滿意。

（2）興趣互動維度：包裝與工藝類知識受歡迎，茶文化內容吸引力不足

在消費者對品牌商家或產品具備基本感知后，接下來需提升消費者對產品的興趣，使之產生好感。表4的調查結果顯示，消費者認為“懂茶帝”傳播的茶文化內容吸引度不高，得分僅有3.55分。消費者更有興趣的是茶產地和制作工藝介紹，得分為3.80分。“懂茶帝”內容創作電商平臺的定位，使其必須重視消費者對茶知識和內容的關注，應在堅持茶產地直播帶貨的同時，提升茶文化內容的吸引力。還可以將茶產品背后隱藏的“故事”與包裝結合起來，觸發消費興趣，刺激消費欲望。

（3）交互溝通維度：客服溝通態度好，互動趣味性不足

交互溝通作為SICAS模型的中間環節起到承上啟下作用。交互溝通把消費者感知、興趣互動轉化為實際購買，并對消費者的后續體驗分享起到關鍵作用。由表4可知，“懂茶帝”客服或主播在短視頻/直播中設計的互動環節并不能很好地引起消費者交流溝通的欲望，得分僅為3.58分。而在店鋪客服的溝通態度增加消費者購買意愿這一問題中，得分高達3.95分，為驗證該得分，作者特意在“懂茶帝”店鋪購買產品并與客服進行溝通，發現客服回信及時，且沒有設置機器回復，而是由專業度很高的人工客服進行回復。作者從個體角度出發驗證了“懂茶帝”客服的溝通態度確實會增加消費者的購買意愿。

（4）行動購買維度：產品回購率高，視頻/直播轉 化率較低

“行動購買”是商家前期營銷環節與消費者需求偏好匹配的結果，當消費者的購買需求得到充分滿足后才會產生購買行為。由表4可知，消費者在觀看抖音短視頻/直播后立刻作出購買行動的較少，得分僅為3.51分。但購買過“懂茶帝”茶產品的消費者對其產品的購買體驗都比較滿意，認為“懂茶帝”店鋪的茶產品值得購買且會繼續回購，且“懂茶帝”重視良好的消費者體驗，通過與客戶建立長期關系增加消費者滿意度以刺激購買行為。

（5）體驗分享維度：產品分享意愿充足

體驗分享是SICAS模型的最后一個環節。購買行為的結束并不意味著整個營銷環節的結束，消費者的分享體驗也是營銷活動的一部分，是提升消費者黏性、激勵消費者進行傳播分享的重要過程。由表4可知，“懂茶帝”抖音電商營銷在體驗分享方面綜合得分為3.84分，且各單項均高于3.60分。消費者對“懂茶帝”抖音電商營銷策略的分享反饋意愿度非常高，消費者愿意主動分享“懂茶帝”平臺及其銷售的茶產品，這體現了消費者對“懂茶帝”十分信任，說明“懂茶帝”在營銷策略的選擇上側重于引導消費者的分享反饋行為且獲得了良好的傳播效果。

綜合上述5個維度得分最高的是體驗分享，說明“懂茶帝”抖音電商營銷策略最成功之處在于分享意愿高，且消費者對“懂茶帝”的信任度和認可度非常高。“懂茶帝”注重茶產品的“可曬性”，在茶產品的外觀包裝上下足功夫，精美的包裝讓消費者對這些茶產品有拍照留存以及分享的欲望，各類營銷活動通過消費者口口相傳，帶動更多人了解并購買“懂茶帝”的茶產品。且“懂茶帝”充分利用現有的粉絲群，積極分享平臺動態，包括茶葉知識、直播預告、日程活動等，提升消費者群內活躍度，保持與消費者之間的良性互動，增加粉絲黏性。

3小結與討論

由于表4中部分問題關注的重點有相似之處，為更好地提煉“懂茶帝”抖音電商營銷策略的結論和啟示，本文將SICAS模型的5個維度進一步整合，得到如下結論。

3.1感知及興趣維度：強化包裝設計優勢，融合茶葉知識吸引用戶

從表4可見，消費者在感知維度上對“懂茶帝”的宣傳推廣方面給出的評分較低，而興趣維度上對“懂茶帝”茶產品的包裝以及茶葉制作工藝上給出較高的評分，但茶文化知識的得分較低。所以，“懂茶帝”在通過發布抖音短視頻和直播進行茶產品宣傳時，應從以下兩方面切入：一是重點宣傳茶產品包裝美觀、性價比高的特點。二是提升茶文化內容的吸引力，著重輸出消費者感興趣的茶文化。還可以通過粉絲群等渠道深入調研消費者對目前茶文化內容興趣不高的原因，了解消費者更關注的茶文化知識類型。同時，“懂茶帝”主播和客服也應加強自身對茶文化內容的學習，提升業務能力。

3.2溝通及購買維度：加強互動溝通，精準推薦茶產品

通過表4交互溝通維度可知，消費者對“懂茶帝”主播設計的互動環節滿意度較低，“懂茶帝”主播需提高與消費者的互動溝通技巧，應關注在直播互動時消費者經常咨詢的問題，收集整理形成問題知識庫，以便主播們在與消費者溝通時能使用更專業的語言，給出更準確的解答。通過表4行動購買維度得知，消費者觀看抖音短視頻/直播后立刻購買推薦茶產品的比率不高，說明“懂茶帝”的短視頻/直播的直接轉化率不佳，推薦的茶產品不容易讓消費者產生消費沖動。由于茶產品重視實地體驗的特殊性，消費者僅憑視頻和語言描述難以感受產品價值，這就需要“懂茶帝”通過整合消費者數據進一步挖掘營銷痛點，進而激發用戶的購買欲望。通過專業的態度、密切的溝通、熱情的服務、正宗的茶產品吸引消費者，增加消費者在“懂茶帝”抖音界面停留的時間，主播與消費者進行高效交流互動以了解消費者需求，向其精準推薦所需的茶產品。

3.3體驗分享維度：加強口碑管理，提升分享意愿

從表4體驗分享維度可知，消費者愿意贈送“懂茶帝”的茶產品，分享意愿高。如在2025年3月8日的西湖核心區春茶獅峰龍井專場直播中，主播多次提到可以多買幾罐茶葉送給家人朋友，強調送“懂茶帝”的茶產品很實惠、有面子等觀點，讓消費者對“懂茶帝”的產品產生情感和價值認同，進而自發擴散分享。“懂茶帝”還會在粉絲群中與消費者進行分享互動，為維持粉絲黏性會不定時進行抽獎活動，回饋粉絲一份特殊的小禮物。

目前大部分茶葉經營類抖音電商與消費者進行交流互動的形式僅包含短視頻下方留言，直播時主播引導粉絲進行關注、點贊、轉發、加粉絲團、加品牌會員、參加福袋、公屏互動答疑等。其他商家也可借鑒“懂茶帝”建立粉絲群的營銷方式，通過在群內與消費者交流溝通，為等級高的粉絲提供更多優惠和福利，使消費者對商家產生消費依賴，不僅能拉近商家與顧客之間的距離，還能深入了解消費者需求。

數字經濟時代，抖音電商受到普遍關注和追捧，茶葉經營者也開始關注并探索這一領域，不斷創新茶產業營銷模式。本文將LDA模型和SICAS模型應用到抖音電商營銷策略研究領域，分析了“懂茶帝”抖音電商營銷策略并對其優劣進行總結，為茶葉經營類抖音電商提升優化營銷策略提供一定的理論依據和實踐參考，為更多茶葉經營者突破傳統營銷渠道，實現數字營銷戰略轉型提供了有價值的參考。

參考文獻

[1]李鵬，婁家星.內容營銷視角下圖書館短視頻服務研究[J].圖書館理論與實踐，2024（2）：91-97.

[2]中國互聯網絡信息中心.第52次中國互聯網絡發展狀況統計報告[EB/OL]. （2023-08-28）[2024-02-29].https：//www.cnnic.net.cn/n4/2023/0828/c88-10829.html.

[3]徐娜.新發展格局下促進我國電商可持續發展路徑分析[J].商業經濟研究，2024（7）：113-115.

[4]星圖數據.直播電商趨勢發展分析報告[EB/OL].（2022-10-21）[2023/5/18].http：//www.syntun.com.cn/xing-tu-shu-ju-gun-zhi-bo-dian-shang-qu-shi-fa-zhan-fen-xi-bao-gao.html.

[5]巨量算數.2022抖音電商茶行業洞察報告-算數報告-巨量算數[EB/OL]. （2022-04-12）[2023-05-18].https：//trendinsight.oceanengine.com/arithmetic-report/detail/677？source=ttamp;app_name=douyin.

[6]艾媒咨詢.2022年中國電商“雙十一”消費大數據監測報告[EB/OL]. （2024-03-22）[2025-07-25].https：//www.iimedia.cn/c400/90673.html.

[7]HUANG C，WANG Q，YANG D H， et al. Topic mining of tourist at-tractionsbased ona seasonal context awareLDA model[J]. Intelli-gentData Analysis，2018，22（2）：383-405.

[8]楊淑芳，張鵬翥，鄧順國.基于SICAS模型的移動社交環境下大學生網絡消費行為研究[J].上海管理科學，2023，45（1）：96-107.

[9]HONG D，CHIU WKD，SHENYV， et al. Ubiquitous enterpriseserviceadaptationsbased oncontextual userbehavior[J].Informa-tionSystemsFrontiers，2007，9（4）：343-358.

[10]馮智依.基于LDA模型的小米12手機在線評論研究[D].上海：上海師范大學，2023.

[11]高春玲，董天宇.我國文旅融合政策主題識別與演化分析[J].大學圖書情報學刊，2023，41（4）：122-128，135.

[12]李成典.基于LDA模型和編碼分析的碩士學位論文評審信息研究[D].武漢：華中農業大學，2022.

[13]邵婷，楊佩婷，姜紅波.抖音電商平臺助農產品在線評論主題挖掘及擴展分析[J].廈門理工學院學報，2023，31（4）：55-64.

[14]BLEIMD，NGYA， JORDANIM.Latent dirichletallocation[J].Journal ofMachineLearningResearch，2003，3（4/5）：993-1022.

[15]王振彪，徐貞順，劉納，等.監督式主題模型及其應用綜述[J].計算機工程與應用，2024，60（8）：56-68.

[16]楊益興，吳剛，陳蘭芳，等.基于LDA主題模型的多階段生鮮消費者需求研究——以京東為例[J].管理案例研究與評論，2024，17（1）：105-122.

[17]邱均平，沈超.基于LDA模型的國內大數據研究熱點主題分析[J].現代情報，2021，41（9）：22-31.

[18]王淑翠，宣崢楠，孫蘭，等.基于用戶生成內容的社交電商品牌權益價值共創機制研究[J].科學學與科學技術管理，2021，42（7）：35-52.

[19]劉青，郭嘉如.基于SICAS模型的公共圖書館短視頻營銷策略研究[J].圖書館工作與研究，2023（1）：5-13.

[20]張苗.網紅經濟背景下的企業電商直播營銷策略研究[D].石家莊：河北地質大學，2022.

《中國茶葉》編輯部關于AIGC工具使用的聲明

生成式人工智能（Artificial Intelligence Gen-eratedContent，AIGC）是一項人工智能新技術，能夠根據給定的主題、關鍵詞、格式、風格等條件，自動生成各種類型的文本、圖像、音頻、視頻等內容。以ChatGPT、DeepSeek為代表的AIGC工具正在影響和改變傳統的學術研究和論文寫作。為維護學術誠信和防止學術不端，《中國茶葉》發布如下聲明。

1.本刊暫不承認AIGC工具的著作權，不接受論文中以AIGC工具作為作者署名，同時也不接受含有以AIGC工具為作者的參考文獻。

2.AIGC工具可應用于論文的語言潤色、格式檢查、數據分析、輔助作圖等輔助性應用，但不得創建或修改原始數據、試驗過程及試驗結果等。同時對于應用到AIGC工具的內容，作者應在研究方法或論文結語中明確指出AIGC工具名稱及使用過程。作者對論文的所有內容負有全部責任，包括AIGC工具輔助完成的部分。

3.經《中國茶葉》編輯部研判認為作者在論文寫作過程中存在違反AIGC工具使用規定的情形，將直接退稿或撤稿；情節嚴重者，將列入作者學術失信名單。

《中國茶葉》編輯部2025年10月15日