微博项目资料整理
微博前期运营方案
微博前期运营方案一、项目背景随着社交媒体的快速发展，微博作为中国最大的社交媒体平台之一，具有庞大的用户基础和强大的传播力。
因此，针对企业和个人来说，利用微博进行品牌推广和个人形象塑造是非常有必要和重要的。
本文将对微博前期运营方案进行详细介绍，包括定位、内容策划、粉丝引进等方面。
二、目标用户定位1. 目标群体首先，我们需要明确目标用户是谁。
根据产品或服务的特点，确定目标用户群体，包括年龄、性别、职业、兴趣爱好等关键信息。
比如，如果是一家化妆品品牌，目标用户可能是18-35岁的女性，他们对美容护肤有一定需求，平时关注时尚美妆类内容。
2. 用户画像进一步挖掘目标群体的用户画像，包括生活习惯、消费习惯、思维特点等。
这些信息有助于我们更好地了解目标用户，为后续内容策划提供有力支持。
三、内容策划1. 主题规划针对目标用户的需求和兴趣特点，确定微博内容的主题规划。
例如，美妆品牌可以围绕化妆技巧、产品介绍、明星同款等主题展开，吸引目标用户的关注和参与。
2. 内容形式根据微博用户的阅读习惯和喜好，确定合适的内容形式。
可以适当结合图文、视频、转发等多种形式，以丰富的内容呈现方式吸引用户关注。
3. 内容发布计划制定详细的内容发布计划，包括发布时间、频率、内容类型等。
合理安排内容发布时间，确保在用户活跃度高的时段推送内容。
四、粉丝引进1. 优质内容吸引通过优质的内容吸引目标用户关注，包括有趣的话题讨论、专业的知识分享、极具吸引力的图片或视频等。
2. 互动引流通过互动形式，如抽奖活动、打卡签到、互动话题等，吸引用户参与，增加用户黏性，提高粉丝数量。
3. KOL合作与知名KOL合作，让其转发或代言，吸引其粉丝进入自己的微博账号。
五、数据分析1. 流量分析定期分析微博账号的流量情况，包括粉丝增长、转发量、访问量等，了解用户互动情况。
2. 用户反馈关注用户的反馈情况，包括用户留言、评论、转发等，了解用户对内容的喜好和需求，及时调整内容策略。
电子商务文案-项目五-微博文案的写作全文编辑修改
课后总结：
微博发展至今已是最为常见的一款社交软件，微博文案和微信朋友圈文案一样并没有严格的 编写要求。本课程的内容浅显易懂，学习起来难度不大，结合软件使用会更好掌握。
课程二 微博文案写作
课程导读
微博是高度社会化的传播平台，它可以更方便地进行商品、服务或品牌的宣传与推广。作为 一名微博文案工作者，首先应该知道微博文案的写作要求，然后针对微博文案的标题、正文的 编写技巧进行学习。微博文案的写作和上一章节中微信朋友圈文案的写作有一定的相似之处， 他们内容都非常精练，但不同的是，微博文案中的元素要比微信朋友圈文案多得多。
电子商务文案
项目五 微博文案的写作
微博作为一个实时信息平台深受大家的喜爱，各品牌也在微博中开通了自己的 官方微博账号，用于发布品牌的一些信息，利用微博做商品营销。微博文案成为商品营 销中的重要组成部分。下面我们就一起来学习微博文案的写作方法。
要点提示： 1.微博文案的定义 2.微博文案的三要素 3.微博文案在营销中的作用 4.微博文案的写作要求 5.微博文案正文的写作方法
● 如果微博文案是以文字描述为主、图片或视频为辅的，那么最好选择具有创意、视觉冲击力
强的图片或符合文字描述的应景图片，以增加微博文案的吸引力。
● 如果微博文案是以图片或视频为主的，就要注重图片和视频所表现的内容， 再配以一两句
简短而又点题的文字说明。
（三）微博文案的内容
微博文案要求短小精悍、主题明确，那么应该如何编写微博文案？微博文案中可以包括哪些内容呢？ 下面简单进行介绍。
（一）模拟会议
请分组讨论，在3.8日到来之际，在微博为“3.8妇女节”编写一篇文案。
（二）案例展示
3.8日当天，人民日报的官方微博（@人民日报）发布了多条和妇女节相关的带话题 微博，如图5-6所示。
新媒体营销实务 第二版 项目五 微博营销
个人微博包括明星、粉丝、网红达人、企业高管、专家、 草根、普通用户等。它可以帮助个人塑造形象、传播品 牌、吸纳粉丝、营销商品。
一. 微博是什么？ （四）微博账号的类型
2.企业微博
许多企业都拥有自己的官方微博，如杜小米、肯德基 等。有些企业甚至通过细化运营建立了企业微博矩阵， 如海尔的微博。
一. 微博是什么？ （四）微博账号的类型
4.高校微博
高校官方微博是微博平台的活跃分子，他们常常抱团 “搞事情”，在微博上掀起热议的新话题。如2019年# 高校版抖肩舞#，几乎席卷了整个互联网。
一. 微博是什么？ （五）微博特色功能
1.微博超话
2.微博直播
3.头条文章
一. 微博是什么？
教学互动
1.互动内容：你有没有用过微博这几个特色功能？分享一下使用体会。 2.互动要求： （1）教师可以邀请学生现场打开手机微博，体验微博这几个特色功能。 （2）结合学生自己使用微博的体验，围绕上述问题展开深入思考，并 可与同学进行讨论。 （3）教师对学生的回答进行点评和总结。
2022年底，新浪微博的月活跃用户已经达到5.86亿， 营收也取得增长，作为领先社交媒体平台的地位得到进 一步加强。
一. 微博是什么？ （二）微博现状
1.核心用户以三四线为主
3.重点发力视频领域
2.重视垂直领域的网红达人 4.发文内容日益多样化
一. 微博是什么？ （三）微博的挑战
1.娱乐化倾向明显
二. 微博营销概述 （三）微博常见的营销方式
3.话题营销
话题营销指通过策划引发网友关注和讨 论的话题，借此达到品牌宣传、活动推 广、商品销售等目的。
1 话题设置的新颖度 2 话题设置的“争议性”，易引发讨论 3 话题与品牌或自媒体人的关联性 4 不涉及敏感话题
新浪微博产品简介
最近读到了 创意思考挺 有帮劣！
本周同城活劢 新浪读书会
新浪微博“微产品”之新浪微投票
网友可在微博中収布投票话题，由 用户自行投票。广告主可通过投票结果 形成决策。
热门投票：
可口可乐你喜欢开収成你觉得服务最好的银行是哪家？
客户服务。同重要客户建立个人联系，人们更喜欢从自己了解和信任的人手里买 东西。微博能让你赢得这种优势。
新浪微博基本功能
基本功能：发布微博
微博发布的信息限制于140个字。 微博一旦发布，关注你的人可以同步收到你的信息。 除可发布文字外，还可发布图片和视频
基本功能：发表评论
你可对别人的微博发表评论，并可回复别人对你微博的评论。
基本功能：绑定手机
可通过手机收看和发布微博，是微博应用的一大优势。所以，开通微博后应第一 时间绑定手机。 绑定手机后，便可通过发送短信、彩信或登陆微博客户端发布和收看微博
移动、联通、电信统一发送短信至：1069009009
认证用户身份真实
为避免身份混淆，引起公众误解，新浪微博实行名人、机构企业身份认证策略。 即在已认证用户个人页面，会看到如下标识。当鼠标放在此标识上，会自动出现 用户的身份简介。
到信息可収到微博的绑定 账号上。 • 将不开心网、人人网等更 多第三方平台亏通数据。
• 查看周边地点，迕行签到，
当符吅一定条件可获得勋 章，成为此地点领主。 • 签到的劢态会显示在好友 首页 • 可对地点迕行评论幵查看 附近的所有地点评论
新浪微博“微产品”之新浪Xweibo
基亍新浪微博开放API开収的微博功能系统， 基亍新浪微博开放API开収的微博功能系统，网站运营方只需要下载Xweibo安装文件，按照安装向 导在服务器完成安装即可获得一个完整的微博平台。
微博项目需求分析报告
微博项目需求分析报告一、项目概述微博项目是基于现有社交媒体的微博平台开发，旨在满足人们日常社交、信息传播、公众表达等需求。
该项目以用户为中心，通过简洁、便捷的方式让用户发布、浏览、转发、评论微博内容，实现用户间的互动交流。
二、项目目标1. 提供一个稳定、高效的微博平台，让用户在平台上快速实现信息传播并与其他用户进行互动交流。
2. 提供丰富的功能和个性化设置，满足用户的各种需求，提高用户粘性和活跃度。
3. 构建一个安全、友好的社交平台环境，有效管理用户行为，减少不良信息的传播。
三、核心功能需求1. 用户注册与登录：用户通过手机号、邮箱等方式注册账号，并通过账号登录微博平台。
2. 发布与浏览微博：用户可以发布文字、图片、视频等微博内容，并浏览其他用户发布的微博内容。
3. 转发与评论：用户可以转发其他用户的微博内容，并对微博进行评论。
4. 消息通知：用户可以接收到关注用户的最新微博动态通知，并及时查看与自己相关的评论、点赞等消息通知。
5. 关注与粉丝：用户可以关注其他用户，并查看自己的粉丝列表。
6. 用户搜索与推荐：用户可以通过搜索关键词查找其他用户，同时平台会根据用户的兴趣推荐相关用户和内容。
7. 私信功能：用户可以通过私信与其他用户进行一对一的聊天对话。
四、非功能性需求1. 性能要求：平台需要具备良好的性能和扩展性，能够支持大量用户同时在线浏览、发布微博。
2. 安全要求：平台需要采取相应的安全措施，防止用户隐私泄露、恶意攻击等事件发生。
3. 用户体验要求：平台应具备友好的用户界面设计，操作简单、响应快速、界面美观大方，以提升用户的使用体验。
4. 可靠性要求：平台需要具备高可靠性，保障用户信息和微博内容的安全存储和传输。
五、项目计划1. 需求收集与分析：分析用户需求，梳理核心功能和非功能性需求。
2. 需求设计与评审：详细设计平台的功能、界面、数据库等，进行需求评审，制定项目开发计划。
3. 开发与测试：根据需求设计，进行平台的开发与测试工作。
服装微博营销策划方案设计
服装微博营销策划方案设计第一章：项目背景及目标1.1 项目背景随着互联网的发展和社交媒体的兴起，微博作为一种新兴的社交媒体平台，成为了品牌推广的重要渠道之一。
尤其在服装行业，利用微博平台进行营销已经成为了一种常见的做法。
本方案旨在通过微博营销方式，为客户提供最优质的品牌推广方案，实现品牌知名度提升和销售额增加的目标。
1.2 项目目标（1）提高品牌知名度，增加粉丝量：通过微博平台进行精准投放，吸引目标用户关注，引导用户了解品牌和产品，增加粉丝粘性。
（2）提升产品销售能力：通过微博平台推出特定的营销活动，提升产品的销售能力，增加销售额。
（3）提高用户参与度：通过互动形式，增加用户参与度，提高用户黏性，加强用户与品牌之间的关系，建立长期稳定的用户群体。
第二章：渠道选择2.1 微博平台选择（1）品牌特点匹配度高：微博平台用户结构与目标用户相匹配，有利于精准展示和推广。
（2）传播效果突出：微博平台社交性强，用户分享转发较快，能够迅速传播品牌信息。
（3）互动性强：微博平台提供了丰富的互动形式，可以有效增加用户参与度，提高用户对品牌的认知度和忠诚度。
2.2 微博营销方式选择（1）内容营销：发布有价值的、有趣的内容，包括行业资讯、搭配指南、产品介绍等，提高用户对品牌的关注度和信任感。
（2）KOL合作：与有影响力的时尚博主进行合作，通过他们的社交影响力传播品牌信息，提高品牌知名度和粉丝量。
（3）活动营销：通过举办线上和线下的促销活动，吸引用户参与，提高用户互动度和黏性，同时增加销售额。
（4）微博广告投放：通过精准的定向投放，将品牌信息传递给目标用户，增加曝光量和点击率，促进销售增长。
（5）用户互动：通过举办线上问答、抽奖、优惠券等吸引用户的互动，提高用户参与度，加强用户与品牌之间的关系。
第三章：推广内容策划3.1 品牌和产品介绍（1）制作专题微博：介绍品牌的发展历程、品牌文化、产品特点等内容，加强用户对品牌的认知度和理解度。
微博架构方案
-提供微博内容全文搜索，优化用户体验；
-实现实时搜索，提高搜索效率。
四、网络安全与数据保护
1.网络安全
-部署防火墙、入侵检测系统，防止恶意攻击；
-使用安全协议，如HTTPS，保障数据传输安全；
-实施严格的权限管理，防止内部数据泄露。
2.数据保护
-对用户敏感数据进行加密存储和传输；
-分析监控数据，优化系统性能。
六、实施与验收
1.实施计划
-制定详细的项目实施计划，明确时间节点、责任人和验收标准；
-按照实施计划，分阶段推进项目实施；
-组织技术培训，确保项目团队具备实施能力。
2.验收标准
-系统稳定性：确保99.99%的在线时间；
-性能指标：满足业务需求，响应时间不超过500ms；
-数据安全：无数据泄露事件发生；
微博架构方案
第1篇
微博架构方案
一、项目背景
随着互联网的快速发展，社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的部分。微博作为国内领先的社交媒体平台，为广大用户提供了一个实时信息分享、互动交流的场所。为了满足日益增长的用户需求，保障平台稳定、高效运行，现需对微博平台架构进行优化升级。
二、方案目标
1.提高系统稳定性：确保平台在高并发、高负载情况下，仍能稳定运行，降低故障率。
（2）采用分布式设计，提高系统性能，确保高并发场景下的稳定运行。
（3）引入负载均衡技术，合理分配请求，提高资源利用率。
2.数据库设计
（1）采用关系型数据库存储用户数据，如MySQL、Oracle等。
（2）采用NoSQL数据库存储非结构化数据，如MongoDB、Redis等。
（3）建立合理的索引策略，提高数据查询速度。
如何利用微博推广自己的创业项目
如何利用微博推广自己的创业项目微博是中国最大的社交媒体平台之一，拥有庞大的用户群体和广泛的影响力。
对于创业者来说，利用微博推广自己的创业项目是一种有效的方式。
本文将介绍如何利用微博推广自己的创业项目，包括选择合适的内容、制定推广策略、与粉丝互动等方面。
一、选择合适的内容在微博上推广创业项目，首先要选择合适的内容。
内容应该与创业项目相关，并且能够吸引用户的兴趣。
可以发布项目的最新动态、产品的特点和优势、创业经验分享等内容。
同时，可以结合时事热点或者行业趋势，发布相关的观点和评论，增加内容的吸引力。
二、制定推广策略1.明确目标受众在推广创业项目时，要明确目标受众是谁。
根据目标受众的特点和需求，制定相应的推广策略。
例如，如果目标受众是年轻人群体，可以选择更加时尚和有趣的内容形式；如果目标受众是专业人士，可以发布行业内的深度分析和研究报告。
2.定期发布内容为了保持用户的关注和兴趣，需要定期发布内容。
可以根据自己的时间和资源情况，制定一个合理的发布计划。
可以每天发布一到两条内容，保持与用户的互动和沟通。
3.利用微博工具微博提供了许多工具和功能，可以帮助创业者更好地推广自己的项目。
例如，可以使用微博广告推广功能，将内容推送给更多的用户；可以使用微博直播功能，实时分享项目的进展和活动；可以使用微博问答功能，回答用户的问题和疑虑。
三、与粉丝互动与粉丝的互动是推广创业项目的重要环节。
可以通过以下方式与粉丝互动：1.回复评论和私信及时回复用户的评论和私信，解答他们的问题和疑虑。
这样可以增加用户的信任感和参与度。
2.举办活动和抽奖可以定期举办一些活动和抽奖，吸引用户的参与和关注。
例如，可以举办线上问答活动，奖励回答正确的用户；可以举办线下活动，邀请粉丝参加。
3.与粉丝互动可以通过发布投票、调查问卷等方式，与粉丝互动。
了解他们的需求和意见，根据反馈进行调整和改进。
四、利用微博影响力微博拥有广泛的影响力，可以利用微博的影响力来推广创业项目。
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利用周末的时间，做了微博相关资料的整理，和大家共同分享（附件：有相关的论文可供参考）。
一、微博内容挖掘主要技术支撑：文本挖掘技术相关理论模型topic model。
其中包含两个主要的模型：分别为PLSA模型和LDA模型.1.1 PLSA模型LSA：潜在语义分析PLSA：概率潜在语义分析1. 引子Bag-of-Words 模型是NLP和IR领域中的一个基本假设。
在这个模型中，一个文档(document)被表示为一组单词(word/term)的无序组合，而忽略了语法或者词序的部分。
BOW在传统NLP领域取得了巨大的成功，在计算机视觉领域(Computer Vision)也开始崭露头角，但在实际应用过程中，它却有一些不可避免的缺陷，比如：1.稀疏性(Sparseness): 对于大词典，尤其是包括了生僻字的词典，文档稀疏性不可避免；2.多义词(Polysem): 一词多义在文档中是常见的现象，BOW模型只统计单词出现的次数，而忽略了他们之间的区别；3.同义词(Synonym): 同样的，在不同的文档中，或者在相同的文档中，可以有多个单词表示同一个意思；从同义词和多义词问题我们可以看到，单词也许不是文档的最基本组成元素，在单词与文档之间还有一层隐含的关系，我们称之为主题(Topic)。
我们在写文章时，首先想到的是文章的主题，然后才根据主题选择合适的单词来表达自己的观点。
在BOW模型中引入Topic的因素，成为了大家研究的方向，这就是我们要讲的Latent Semantic Analysis (LSA) 和 probabilitistic Latent Semantic Analysis (pLSA)，2. LSA简介已知一个文档数据集及相应的词典，采用BOW模型假设，我们可以将数据集表示为一个的共生矩阵，，其中，表示词典中的第j个单词在第i个文档中出现的次数。
LSA的基本思想就是，将document从稀疏的高维Vocabulary空间映射到一个低维的向量空间，我们称之为隐含语义空间(Latent Semantic Space).如何得到这个低维空间呢，和PCA采用特征值分解的思想类似，作者采用了奇异值分解(Singular Value Decomposition)的方式来求解Latent Semantic Space。
标准的SVD可以写为：其中，和均为正交矩阵，有，是包含所有奇异值的对角矩阵。
LSA降维的方式就是只取中最大的K个奇异值，而其他置为0，得到的近似矩阵，于是得到了共生矩阵的近似：注意到如果我们利用内积来计算文档与文档之间的的相似度，即的自相关矩阵，可以得到：。
于是，我们可以把解释为文档样本在Latent Space上的坐标，而则是两个空间之间的变换矩阵。
下图形象的展示了LSA的过程：由LSA在训练集合上得到的参数，当一个新的文档向量到来时，我们可以利用下式将其原始termspace映射到latent space:LSA的优点1.低维空间表示可以刻画同义词，同义词会对应着相同或相似的主题；2.降维可去除部分噪声，是特征更鲁棒；3.充分利用冗余数据；4.无监督/完全自动化；5.与语言无关；LSA的不足1.没有刻画term出现次数的概率模型；2.无法解决多义词的问题；3.SVD的优化目标基于L-2 norm 或者是 Frobenius Norm的，这相当于隐含了对数据的高斯噪声假设。
而term出现的次数是非负的，这明显不符合Gaussian假设，而更接近Multi-nomial分布；4.对于count vectors 而言，欧式距离表达是不合适的（重建时会产生负数）；5.特征向量的方向没有对应的物理解释；6.SVD的计算复杂度很高，而且当有新的文档来到时，若要更新模型需重新训练；7.维数的选择是ad-hoc的；3. pLSA类似于LSA的思想，在pLSA中也引入了一个Latent class，但这次要用概率模型的方式来表达LSA的问题，如下图：在这个probabilitistic模型中，我们引入一个Latent variable ，这对应着一个潜在的语义层。
于是，完整的模型为：代表文档在数据集中出现的概率；代表当确定了语义时，相关的term(word)出现的机会分别是多少；表示一个文档中语义分布的情况。
利用以上这些定义，我们就可以一个生成式模型(generative model)，利用它产生新的数据：1.首先根据分布随机抽样选择一个文档;2.选定文档后，根据抽样选择文档表达的语义；3.选定语义后，根据选择文档的用词；这样，我们得到了一个观测对，多次重复这一过程我们就得到了一个类似N的共生矩阵，而潜在的语义在观测值中并没有表现出来。
为了刻画的联合分布，我们可得到以下公式：用图模型来表示以上公式如Figure3中的(a)，而(b)是pLSA模型的另外一种等价形式，公式可写作：模型确定好了，已知的数据集N，我们可以利用Maximum Likelihood准则来确定模型的参数，目标函数可写作:此目标函数也可以解释为使与两个分布之间的K-L Divergence最小，即更好的刻画共生矩阵的实际分布。
EM求解在似然值的表达式中存在对数内部的加运算，所以球pLSA最大似然解的问题没有闭式解，我们只能求助于EM算法，下面我们从最简单的启发式的角度推导出pLSA的求解过程。
既然似然值无法直接求解最大值，那么我们转而优化其下界，并通过迭代不断的将此下界提高，那么最终得到的解即为近似最大解，当然，此过程中寻求的下界要求尽量紧确。
利用琴生不等式和概率小于1的性质，我们可以得到如下推导：这样，我们就把拿到了外面来，接下来我们就可以对直接求解了。
注意这个最大化问题的约束条件是：利用拉格朗日法，我们可以得到优化目标：对此目标函数求导，我们可以得到EM算法中的M-step:而EM算法中的E-step也就是求已知时隐含变量的后验概率：观察可以得到，E-step与M-step互相依赖，可以证明每一步都使得下界的期望值提高，通过不断的迭代求解即可最后求得原问题的近似最大似然解。
pLSA与LSA的关系由Figure4可以看到pLSA与LSA之间的对应关系。
其中刻画了Latent Space也即topic space的信息；刻画了topic space与term space之间的关系，对应着LSA中的正交基；在文档分类是，这两部分也就是我们在模型训练结束需要保存的信息，当一个新的文档的到来时，我们可以再次利用EM算法得到新的文档与主题的对应关系，并由此得到文档在topic空间上的表示。
pLSA的优势1.定义了概率模型，而且每个变量以及相应的概率分布和条件概率分布都有明确的物理解释；2.相比于LSA隐含了高斯分布假设，pLSA隐含的Multi-nomial分布假设更符合文本特性；3.pLSA的优化目标是是KL-divergence最小，而不是依赖于最小均方误差等准则；4.可以利用各种model selection和complexity control准则来确定topic的维数；pLSA的不足1.概率模型不够完备：在document层面上没有提供合适的概率模型，使得pLSA并不是完备的生成式模型，而必须在确定document i的情况下才能对模型进行随机抽样；2.随着document和term 个数的增加，pLSA模型也线性增加，变得越来越庞大；3.当一个新的document来到时，没有一个好的方式得到$p(d_i)$;4.EM算法需要反复的迭代，需要很大计算量；1.2 LDA模型LDA是比PLSA更“高级”的一种topic model。
“高级”在哪里呢？－－它是一个Bayes Hierarchy Model。
Topic model的一个通式为P(w|d) = sigma{ p(w|z)*p(z|d) }其中云里雾里的topic，说白了就是一个一元语言模型，没有任何特殊的地方。
对应上面的公式，就是 p(w|z)。
而topic model，一般指的是两种分布：第一种就是topic~word的分布，就是p(w|z)。
第二种是p(z|d)，这个是doc~topic分布。
有了这两种分布后，这个文档集合就有了一种立体化的感觉，闭上眼睛，仔细地想：doc|----------------------------------------| | ... |topic_1 topic_2 topic_m而topic_i|----------------------------------------| | ... |word_1 word_2 word_n一个三层的文档表示空间跃然纸上。
而最上层，就是人们常说的“降维”，其实是把文档投影到了“topic”空间。
doc~topic~word这个Bayes Chain，就可以涵盖LDA的一个最基本的思想。
而PLSA其实也是这个链，那它和LDA有什么区别呢？最大的区别就在于，doc~topic这一级，PLSA把这一级的所有变量都看作模型的参数，即有多少文档那么就有多少模型的参数；而LDA引入了一个超参数，对doc~topic这一个层级进行model。
这样无论文档有多少，那么最外层模型显露出来的［对于doc~topic］就只有一个超参数。
那么加什么先验呢？最基本的PLSA和LDA在刻画doc~topic和topic~word都利用了一个模型，就是multinomial model。
为了计算的方便及先验的有意义，共轭先验是首选。
multinomial distribution的共轭分布是Dirichlet distribution，很nice的一个分布。
这也是Latent Dirichlet Allocation中Dirichlet的由来。
Dirichlet prior是一个巨牛的先验：Bayes prior smoothing的先验也是Dirichlet，因为在一元语言模型中，也采用了multinomial来刻画。
而且在PLSA中引入的先验也是Dirichlet。
那么它到底有什么好处呢？让大家这么对它着迷。
计算简单性是大家都知道的，现在说一点它的奇妙的implict idea:拿Bayes prior smoothing说：P(w|d) = {c(w,d)+mu*p(w|c)} / {|d| + mu}而最大似然的估计是P_ml(w|d) = c(w,d) / |d|平滑后的分母为c(w,d)+mu*p(w|c)｛原来为c(w,d)｝平滑后的分子为|d| + mu {原来为|d|}所以奇妙的地方就在不同的地方：好像文档多了mu个词，在这个mu新词中，有mu*p(w|c)这么多的w这就是pseudo count的思想。