RADAR · 主題研究
dataset v1@2026-10-07.34e30c9f
正規識別
- Canonical entity id
- topic:被動元件
- 類型
- 主題topic
- 上層實體
- 沒有上層
- 別名
- 被動元件
這裡只陳述已發布的 dim_entity 內容，不生成描述。別名只用於比對筆記文字，網址一律使用 canonical id。 同一個實體的逐則證據在 主題分類與證據。
所選週觀察值
- 筆記提及
- 5
- 節目／內容
- 5
- 發布者數
- 2
- 風險段落提及
- 0
週比值：涵蓋不足，不判讀發布摘要 5 份距首次出現 45 週
本週訊號
訊號是對已發布數字套用固定規則的結果，不是預測，也不是建議。涵蓋不足的週會保留原始數量並 標示暫不判讀的理由。
- acceleration已成立
規則：mention_count is at least 2x the previous observed week, with at least 3 mentions this week
輸入 mention_count = 5（筆記提及）· mention_ratio_vs_previous_observed_week 5 · lookback 1 週 · 本週發布者 4
看這一週的支持筆記
每週提及趨勢
提及次數 / 週 · 缺週顯示 0查看完整數據表
共同提及的實體
計數單位是「同一則筆記」：筆記數 = 同時提到兩者的筆記則數，節目數 = 這些筆記所屬的不重複節目。這是同時出現，不是誰影響誰。排序只用這兩個原始數量。
- 記憶體
5 則筆記 · 5 集節目 · topic:記憶體
- 台股
2 則筆記 · 2 集節目 · topic:台股
- Amazon.com Inc.
1 則筆記 · 1 集節目 · security:AMZN
- Microsoft Corporation
1 則筆記 · 1 集節目 · security:MSFT
- ai
1 則筆記 · 1 集節目 · topic:ai
發布者分布
5 則提及 · 5 集節目
只列所選週有支持筆記的 canonical 發布者；占比以筆記提及數為分母，節目集數另列。
涵蓋不足時只保留原始數量與占比，不推論集中程度或共識。
- 游庭皓的財經皓角4 則提及 · 4 集節目 · 80.0%
- 韭菜畢業班1 則提及 · 1 集節目 · 20.0%
代表支持節目
依相關筆記數、發布時間、來源 identity 決定；最多五集，全部是真實 canonical episode。
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