基于BP神经网络的网络小说排行预测

• 作者: 李旭伟 胡思才 郭峻铭 龙彬
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: "IP"热潮 小说排行预测 BP神经网络 网络爬虫 ROC曲线 AUC值
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 50-56
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5043字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2019.01.011

摘要

近年来随着"IP"热潮兴起,网络文学市场发展迅速,逐渐成为文化娱乐行业投资热点.本文将机器学习方法引入到小说排行预测方面,通过网络爬虫获取网络小说信息并提取了影响排行的特征,提出了基于BP神经网络模型进行小说排行预测.针对训练数据的不均衡,本文采用ROC和AUC作为预测评价指标;实验结果表明,基于BP神经网络的网络小说排行预测的准确率较高,相比传统的文学定性分析方法,机器学习预测方法可解释性和应用性更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李旭伟	四川大学计算机学院	45	272	9.0	15.0
2	郭峻铭	四川大学计算机学院	1	4	1.0	1.0