基于深度数据挖掘的传播数据分析与评估模型仿真

• 作者: 郑玲玲
• 来源期刊: 电子设计工程
• 关键词: 数据挖掘 传播数据 新媒体 FP-Growth算法 关联规则
• 年，卷（期）: 2021,（18）
• 所属期刊栏目: 通信与网络|Communication & Network
• 页码范围: 161-165
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.14022/j.issn1674-6236.2021.18.034

摘要

针对现有数据挖掘算法存在丢失逻辑序列且挖掘效率较低,不适用于新媒体数据分析的问题,提出了一种基于深度数据挖掘的传播数据分析与评估模型.在详细分析关联规则及其挖掘算法的基础上,结合新媒体的数据特点,设计了基于FP-Growth算法的构造频繁模式树和挖掘频繁模式树,并利用FP-Growth数据挖掘算法分析评估各大网络平台的传播数据.通过仿真实验证明,所提方法能够精确地分析数据热点问题,挖掘准确率可达96.73％且运行时间小于8 s,具有良好的应用价值.