基于神经网络的微博话题预测及分析

• 作者: 张琳
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 话题热度 权重 神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 82-83
• 页数: 2页
• 分类号: TP393
• 字数: 1337字
• 语种: 中文

摘要

提出了基于神经网络的微博话题预测与分析系统,介绍了此系统的整体结构与流程,并说明了该系统具有抓取话题信息及其相关内容、建立数据库、热门话题预判等功能,从各个角度表明该系统对商业情报分析、行业调研、信息安全、网络舆情预警十分具有研究意义,本文对系统其中的数据处理和分析这一流程进行了重点阐述,并法分别阐述了固定权重、函数构建和神经网络这三种算法的主要内容、公式以及它们优缺点,并且对神经网络训练这一过程进行了仿真结果分析.我们采取三种算法相结合的方法来进行数据处理,对话题热度进行预判,可以综合三种方式的优点,避免一些缺点.系统将这三种方式相结合,使其更加贴近人类思考方式,提高预测准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张琳		22	108	6.0	9.0