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目的–到目前为止，文献中用于研究在线评论内容的文本挖掘技术非常不同，因此对于愿意复制分析的学者和公司可能会造成混乱。 本文旨在提出和说明一个统一的结构化研究程序，以从在线评论中发现情感和心理上的品牌联想，目的是分析品牌定位和识别品牌细分。 设计/方法/方法-从化妆品的在线零售商那里收集了62496条在线评论，这些评论属于“腮红”产品类别的44个品牌。 基于词典的工具语言查询和字数统计（LIWC）用于进行文本挖掘分析。 总共选择了26个文本变量作为品牌定位和品牌细分分析的输入。 调查结果–我们说明了如何使用文本数据来发现情感和心理品牌联想。 在所研究的化妆品类别中，与积极情绪相关的词语最为常见。 此外，代表感知过程的词语（例如，视觉和感觉），与身体相关的词语以及反映时间和空间问题的词语也与产品类别相关。 基于品牌关联，本研究发现了该类别中的四个品牌集群。 实际意义–这项研究为市场营销从业人员（尤其是中小型公司的营销从业人员）提供了易于实施的程序，以发现在线评论的文字内容，以研究品牌定位和细分。 原创性/价值–这项研究是提供统一和结构化指南的先驱，该指南从在线评论的文本内容中发现情感和心理品牌联想，以研究品牌定位并确定品牌细分。

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现有的寻找社会群体的研究主要集中在社交网络中的密集子图。然而，寻找社会脆弱的群体也有许多重要的应用。在本文中，我们引入了K三角的概念来度量群的最小值。然后，我们制定了一个新的研究问题，最小K三角形断开组（MKTG），以找到一个社会脆弱的群体从在线社交网络。我们证明了MKTG是任意图中任意比率内的NPHard和不可逼近的，但在阈值图中是多项式时间可跟踪的。设计了两种算法，即TARA和TRA-ADV，利用图论方法有效地解决了一般图上的MKTG问题。在七个真实数据集上的实验结果表明，所提出的算法在效率和解决方案质量方面优于现有方法。

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