本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新聞?shì)浨槭軞g迎程度預(yù)測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)是指在分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上估計(jì)或推測(cè)未來數(shù)據(jù)的過程。隨著大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)的處理,以及分析預(yù)測(cè)方法的研究越來越引起學(xué)術(shù)界的重視。由于智能手機(jī)的廣泛使用和社交網(wǎng)絡(luò)的迅猛發(fā)展,各種網(wǎng)絡(luò)新聞?wù)谝灾笖?shù)級(jí)的增速在互聯(lián)網(wǎng)上迅速傳播。網(wǎng)絡(luò)新聞以其自身的易產(chǎn)生、易復(fù)制、篇幅短小、生命周期短和成本低的特質(zhì),得以成為移動(dòng)手機(jī)用戶和各大社交網(wǎng)站的首要瀏覽資源。在海量的新聞中發(fā)現(xiàn)用戶歡迎的新聞,并為其定向推送已經(jīng)成為學(xué)界的新的研究熱點(diǎn)。研究互聯(lián)網(wǎng)新聞?shì)浨槭軞g迎程度(popularity degree)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。文章主要從兩個(gè)方面對(duì)新聞?shì)浨榈氖軞g迎程度進(jìn)行研究：1.對(duì)特定網(wǎng)絡(luò)新聞進(jìn)行采樣和屬性特征提取,并對(duì)提取的特征向量進(jìn)行相關(guān)性分析,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了主成分分析和因子分析。使用主成分分析方法從眾多不相關(guān)的特征中選取重要的影響因子,將眾多的原始屬性降維。2.研究了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)算法及其在新聞?shì)浨榉矫娴念A(yù)測(cè)應(yīng)用�？紤]到受歡迎預(yù)測(cè)模型的高維性,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)主要特征向量進(jìn)行訓(xùn)練,建立了新聞受歡迎程度預(yù)測(cè)模型。仿真結(jié)果顯示,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)新聞的受歡迎程度,能夠有效的實(shí)現(xiàn)在不同真實(shí)環(huán)境下較高的的預(yù)測(cè)精度。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)新聞受歡迎程度 因子分析 模型辨識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) 數(shù)據(jù)挖掘
【學(xué)位授予單位】：海南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 1 緒論7-13
• 1.1 研究背景及意義7-8
• 1.2 新聞?shì)浨轭A(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀8-11
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容11-12
• 1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排12-13
• 2 相關(guān)技術(shù)介紹13-19
• 2.1 主成分分析13-14
• 2.1.1 主成分分析基本原理13
• 2.1.2 主成分分析的計(jì)算步驟13-14
• 2.2 采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)14-18
• 2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和結(jié)構(gòu)14-16
• 2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法16-18
• 2.3 本章小結(jié)18-19
• 3 方法論和數(shù)據(jù)集19-23
• 3.1 方法論19-20
• 3.1.1 SPSS介紹19
• 3.1.2 Matlab介紹19
• 3.1.3 本文方法論19-20
• 3.2 數(shù)據(jù)集信息20-22
• 3.3 本章小結(jié)22-23
• 4 模型建立與仿真分析23-43
• 4.1 數(shù)據(jù)的可視化分析23-31
• 4.2 新聞特征信息與受歡迎程度相關(guān)分析31-34
• 4.3 數(shù)據(jù)的主要成分提取34-38
• 4.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的受歡迎程度預(yù)測(cè)38-42
• 4.5 本章小結(jié)42-43
• 5 總結(jié)與展望43-44
• 5.1 本文總結(jié)43
• 5.2 下一步的工作43-44
• 參考文獻(xiàn)44-46
• 致謝46

【相似文獻(xiàn)】

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10 邵雪瑩;幾類時(shí)滯不確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

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