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对大量历史报纸内容的分析是由 Dzogang 等人率先进行的，<ref>{{Cite journal|last=Dzogang|first=Fabon|last2=Lansdall-Welfare|first2=Thomas|last3=Team|first3=FindMyPast Newspaper|last4=Cristianini|first4=Nello|date=2016-11-08|title=Discovering Periodic Patterns in Historical News|journal=PLOS One|volume=11|issue=11|pages=e0165736|doi=10.1371/journal.pone.0165736|issn=1932-6203|pmc=5100883|pmid=27824911|bibcode=2016PLoSO..1165736D}}</ref> 他们展示了如何在历史报纸中自动发现'''周期结构 Periodic Structures'''。一个类似的社交媒体上进行的分析，也揭示了强烈的周期性结构。参考[[https://core.ac.uk/download/pdf/83929129.pdf 维基百科搜索和推特帖子揭示的集体情绪的季节性波动]]

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对大量历史报纸内容的分析是由 Dzogang 等人率先进行的，<ref>{{Cite journal|last=Dzogang|first=Fabon|last2=Lansdall-Welfare|first2=Thomas|last3=Team|first3=FindMyPast Newspaper|last4=Cristianini|first4=Nello|date=2016-11-08|title=Discovering Periodic Patterns in Historical News|journal=PLOS One|volume=11|issue=11|pages=e0165736|doi=10.1371/journal.pone.0165736|issn=1932-6203|pmc=5100883|pmid=27824911|bibcode=2016PLoSO..1165736D}}</ref> 他们展示了如何在历史报纸中自动发现'''周期结构 Periodic Structures'''。一个类似的社交媒体上进行的分析，也揭示了强烈的周期性结构。参考[https://core.ac.uk/download/pdf/83929129.pdf 维基百科搜索和推特帖子揭示的集体情绪的季节性波动]。

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