基于网络点击数据的新闻收视率智能预测方法

• 作者: 肖鑫鑫
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 网络点击数据 新闻收视率 预测 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 理论创新
• 页码范围: 136-139,143
• 页数: 5页
• 分类号: TP29
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.09.136

摘要

利用基于决策树的预测方法对新闻收视率进行预测时,不仅预测准确性低,预测稳定性也不好.针对上述问题,提出一种基于网络点击数据的新闻收视率智能预测方法.利用数据挖掘技术对某电视台某个时间段新闻的网络点击数据进行挖掘,并以此作为预测模型输入指标,构建BP神经网络预测模型,对输入指标进行归一化处理,实现新闻收视率的智能预测.结果表明:与基于决策树的新闻收视率智能预测方法相比,基于网络点击数据的新闻收视率智能预测方法达到预期的0.1的精准度,在预测准确性方面提高了8.89％,且预测曲线波动幅度较小,由此证明预测稳定性也有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖鑫鑫		14	4	2.0	2.0