課題：
ソーシャルプラットフォーム上のデータは毎日増え続けています。
このようなデータを使用して、FacebookやTwitterで毎日、または毎時間「何が起こっているのか」を発見することができるでしょうか？
この問題に対して、トピックモデリングを使用することができます：
- 入力：特定の時点でのベトナムの人気ファンページのFacebook投稿のデータセット
- 出力：その時点でベトナムのFacebookで最も人気のあるトップトピックとそれに関連するキーワードのセット
ソリューション：
この問題に対して、LDA（Latent Dirichlet Allocation）トピックモデリング技術を使用します。
LDAは、コーパス（ドキュメントの集合）内のトピック分布のパターンを見つける確率モデルです。
結果：
2019年10月、ベトナムのFacebookユーザーが最も話題にしていたトピックは次のとおりです：
また、ファンページをベクトル化し、類似性を比較することもできます
以下は、2019年10月のコンテンツに基づくページ間の比較です。四角形がより青いほど、2つのファンページはより類似しています
チャンス：
適切なクローラーと改良されたトピックモデリング技術を使用することで、Facebookや他のソーシャルネットワーク上のホットなトピックを毎時間、または毎秒追跡することができます。
