The emerging trend in technical research is to use client-generated data composed of community media to survey community opinion and scientific communication on employment and care issues. This study gathered data from the social website questions and answers and the indirect effects of stack to survey the key factors that influence public preferences in technical knowledge and opinions. Using a web search engine, topic modeling, and regression data modeling, this study quantitatively analyzed the effects of the textual and auxiliary functions of the response on the number of votes received with the response. Compared to previous surveys based on open assessments, the model results show that Quora users are more likely to talk only about technology. It may fail when query keywords do not match the text content of large documents containing relevant questions from the existing methods. Furthermore, consumers are generally not experts and provide ambiguous queries (Q&As) that lead to mixed results and face a problem with existing methods. To solve these problems, the researchers attempted to reorganize the primary results and present advanced distributed topic modeling techniques to address technologies and platforms by increasing the attributes and the time and space required to generate the model. This work briefly describes the public question-and-answer structure around the world and follows the development of the main themes of housing and employment opportunities for next-generation technologies worldwide in real-time scrolling.

技术研究的新兴趋势是使用由社区媒体组成的客户生成数据来调查社区对就业和护理问题的意见和科学传播。本研究从社交网站问答和堆栈的间接影响中收集数据，以调查影响公众对技术知识和意见偏好的关键因素。本研究使用网络搜索引擎、主题建模和回归数据建模，定量分析了响应的文本和辅助功能对响应收到的投票数的影响。与之前基于开放评估的调查相比，模型结果表明 Quora 用户更有可能只谈论技术。当查询关键字与包含来自现有方法的相关问题的大文档的文本内容不匹配时，它可能会失败。此外，消费者通常不是专家，他们会提供含糊不清的查询 (Q&A)，这会导致混合结果并面临现有方法的问题。为了解决这些问题，研究人员试图重新组织主要结果并提出先进的分布式主题建模技术，通过增加生成模型所需的属性和时间和空间来解决技术和平台问题。这项工作简要描述了世界各地的公共问答结构，并实时滚动跟踪全球下一代技术的住房和就业机会等主题的发展。消费者通常不是专家，他们会提供含糊不清的查询 (Q&A)，这会导致混合结果并面临现有方法的问题。为了解决这些问题，研究人员试图重新组织主要结果并提出先进的分布式主题建模技术，通过增加生成模型所需的属性和时间和空间来解决技术和平台问题。这项工作简要描述了世界各地的公共问答结构，并实时滚动跟踪全球下一代技术的住房和就业机会等主题的发展。消费者通常不是专家，他们会提供含糊不清的查询 (Q&A)，这会导致混合结果并面临现有方法的问题。为了解决这些问题，研究人员试图重新组织主要结果并提出先进的分布式主题建模技术，通过增加生成模型所需的属性和时间和空间来解决技术和平台问题。这项工作简要描述了世界各地的公共问答结构，并实时滚动跟踪全球下一代技术的住房和就业机会等主题的发展。研究人员试图通过增加生成模型所需的属性以及时间和空间来重新组织主要结果并提出先进的分布式主题建模技术来解决技术和平台问题。这项工作简要描述了世界各地的公共问答结构，并实时滚动跟踪全球下一代技术的住房和就业机会等主题的发展。研究人员试图通过增加生成模型所需的属性以及时间和空间来重新组织主要结果并提出先进的分布式主题建模技术来解决技术和平台问题。这项工作简要描述了世界各地的公共问答结构，并实时滚动跟踪全球下一代技术的住房和就业机会等主题的发展。