本文關(guān)鍵詞：基于R語言的網(wǎng)絡(luò)新聞的流行度預(yù)測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代已經(jīng)來臨,信息數(shù)量呈井噴式增長,網(wǎng)絡(luò)新聞成為了主要的網(wǎng)絡(luò)信息載體。民眾通過網(wǎng)絡(luò)新聞了解國計(jì)民生、時(shí)事動(dòng)態(tài),越來越多的人對(duì)喜歡的新聞文章進(jìn)行分享傳播,新聞文章的分享次數(shù)顯示了該新聞的流行度。本文主要應(yīng)用部分分類算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)新聞的流行度進(jìn)行預(yù)測,來探討對(duì)網(wǎng)絡(luò)新聞流行度進(jìn)行預(yù)測的最佳模型,以期幫助網(wǎng)絡(luò)新聞服務(wù)商在出版前預(yù)測新聞流行度。本文按照數(shù)據(jù)分析的流程對(duì)網(wǎng)絡(luò)新聞的流行度進(jìn)行預(yù)測研究：一、對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；二、對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征選擇,我們主要采用的是遞歸特征消除算法,這是一種基于模型的特征選擇方法；三、進(jìn)行建模分析,我們用多種不同的學(xué)習(xí)算法擬合數(shù)據(jù)集,如自適應(yīng)增強(qiáng)算法、隨機(jī)森林算法、支持向量機(jī)算法,對(duì)建立的三種不同模型結(jié)果分別進(jìn)行具體詳細(xì)的分析；四、模型評(píng)估,通過混淆矩陣、風(fēng)險(xiǎn)圖和ROC圖等性能評(píng)估方式對(duì)模型的性能進(jìn)行比較分析。最后我們發(fā)現(xiàn)隨機(jī)森林是預(yù)測的最佳模型。在整個(gè)文章結(jié)構(gòu)中,本文第一部分主要介紹了論文的背景意義及目前對(duì)網(wǎng)絡(luò)新聞研究的現(xiàn)狀。第二部分對(duì)論文中使用的模型及方法從理論上進(jìn)行了綜述。第三部分根據(jù)UCI的數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集來自Mashable,一個(gè)眾所周知的網(wǎng)絡(luò)新聞網(wǎng)站,按照數(shù)據(jù)分析的流程對(duì)其進(jìn)行具體的數(shù)據(jù)分析,第四部分得出有參考性的結(jié)論,然后對(duì)本文的不足之處簡要的分析,并且根據(jù)本文的不足之處對(duì)未來的研究工作進(jìn)行展望。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)新聞 特征選擇 分類算法 模型評(píng)估
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：C913.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 網(wǎng)絡(luò)新聞國內(nèi)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 網(wǎng)絡(luò)新聞國外研究現(xiàn)狀11
• 1.4 研究方法11-14
• 1.4.1 取材11-13
• 1.4.2 使用工具13-14
• 2 理論基礎(chǔ)14-29
• 2.1 特征選擇14-19
• 2.2 幾種高級(jí)算法介紹19-25
• 2.2.1 AdaBoost算法19-20
• 2.2.2 隨機(jī)森林算法20-23
• 2.2.3 支持向量機(jī)算法23-25
• 2.3 模型評(píng)估與選擇25-29
• 3 實(shí)例分析29-50
• 3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理29-33
• 3.1.1 數(shù)據(jù)集加載29-30
• 3.1.2 數(shù)據(jù)清理30-32
• 3.1.3 數(shù)據(jù)變換32
• 3.1.4 冗余分析32-33
• 3.2 特征選擇33-34
• 3.3 建立模型34-43
• 3.3.1 數(shù)據(jù)探究分析34-36
• 3.3.2 自適應(yīng)增強(qiáng)算法分析36-38
• 3.3.3 隨機(jī)森林算法分析38-42
• 3.3.4 支持向量機(jī)算法分析42-43
• 3.4 模型評(píng)估43-50
• 3.4.1 不同模型之間的混淆矩陣對(duì)比情況43-45
• 3.4.2 不同模型之間的風(fēng)險(xiǎn)圖分析45-48
• 3.4.3 不同模型之間的ROC圖及相關(guān)圖表48-50
• 4 總結(jié)與展望50-52
• 4.1 總結(jié)50
• 4.2 展望50-52
• 參考文獻(xiàn)52-55
• 致謝55

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