论文基于改进神经网络算法微博热点预测系统设计是关于本文可作为神经网络方面的大学硕士与本科毕业论文深度神经网络算法论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
摘 要： 针对传统预测系统一直存在预测结果不准确、系统稳定性差的问题,提出并设计了基于改进神经网络算法的微博热点预测系统,其硬件部分主要对数据采集模块、微博信息传播趋势分析模块、微博热点判别模块进行了分析并设计,软件部分主要引进了改进神经网络算法,对原有系统进行了优化.实验结果表明,采用改进系统对微博热点进行预测时,其预测稳定性相比传统预测系统要优越,在相同时间内,出现波动的次数降低了2～4次,具有一定的优势.
关键词： 微博热点; 预测系统; 改进神经网络算法; 数据采集; 微博信息传播; 预测稳定性
中图分类号： TN911?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）12?0157?04
Abstract： In allusion to the long?existing problems of inaccurate prediction results and poor system stability of the traditional prediction system, a micro?blog hot spot prediction system based on improved neural network algorithm is proposed and designed. For the hardware part of the system, the data acquisition module, micro?blog information propagation trend analysis module, and micro?blog hot spot discrimination module are mainly analyzed and designed. For the software part, the improved neural network algorithm is mainly introduced to optimize the original system. The experimental results show that the improved micro?blog hot spot prediction system has superior prediction stability than the traditional prediction system, and the number of fluctuations is reduced by 2～4 times within the same time, which has a certain advantages.
Keywords： micro?blog hot spot; prediction system; improved neural network algorithm; data acquisition; micro?blog information propagation; prediction stability
随着Web 2.0技术的大规模应用,互联网时代的来临,各种移动设备的出现,为人们的生活增添了更多便捷的入网形式,从最初的 到现有的微博、博客再到论坛,各类社交网络平台迅猛发展[1].人们生活日益简便,同时用户亦能方便地从社交网络平台获得所需信息,将自己的观点分享给大家,或者直接参加不同种类话题的研究分析,和其他用户进行沟通[2],人们对网络事件参和度越来越高.如微博的使用,其微博信息的使用量达到上亿条,每类微博话题均有上百亿的阅读量,用户活跃量逐渐增加.数据量的快速增加,传统系统已无法满足微博热点预测要求.而如何在超大数据量面前快速准确地预测微博热点成为一个重要的话题.一方面,如何对大量数据进行有效存储及快速检索是该领域面临的一大挑战;另一方面,从海量数据里面如何快速获取及计算所需的微博热点特征,也是该领域关注的重点.对此,提出并设计了基于改进神经网络算法的微博热点预测系统.
1 系统总体设计
微博热点预测系统由热点数据采集、关键词提取、分析关键用户行为影响力、热点信息传播趋势分析等部分组成.其中,微博热点数据的采集对象以微博用户属性、微博属性、微博用户关系三方面为主;然后经提取微博用户属性、微博属性进行挖掘分析,获取微博关键信息合集;同时采用关键词分类算法,将热点相关的微博信息从海量微博信息中分离出来,对微博信息进行中文分词,运用改进神经网络算法计算出某一段时间内高频微博信息[3];另一方面,计算各个关键用户行为影响力,确定影响力大小及范围;一句关键用户集合及关键用户行为影响力,对高频微博信息传播趋势进行分析,并进行判断,预测微博热点,系统流程图如图1所示.
实现微博热点预测步骤如下：
1） 经调用微博平台的API,采用网络爬虫算法采集有关微博用户属性、微博属性、用户之间关联性等数据[4].
2） 对于获取关键用户,可对微博用户进行预处理,消除僵尸粉用户对微博热点预测的干扰、广告用户对微博热点预测的影响,然后结合用户被关注度、微博转发数、微博评论数,计算用戶微博自身的影响力,得到关键微博用户集合.
3） 依据改进神经网络算法,得到高频微博关键词.
4） 分析用户间存在的影响概率、好友之间联合影响概率,计算关键微博用户的行为影响力.
5） 最后根据关键用户集合和关键用户行为影响力,对高频微博关键词传播趋势进行分析,预测微博信息在未来一段时间内是否会成为热点.
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参考文献：
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