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应用研究 数字技术 与应用 基于神经网络的微博话题预测及分析 张琳 (河海大学,江苏常州 213022) 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 。 关键词 : 话题热度 ；权重 ；神经网络 中图分类号:TP393 文献标识码:A 文章编号:1007-94 16(20 17)03-0082-02 1 引言 2 系统结构 近几年,社交网络飞速发展,各大社交媒体的用户量呈指数性 系统的整体结构如图1所示。首先从新浪微博开放接口中获取 上升,微博也成为人们获取和发布信息的重要渠道,其热门话题也 并识别出话题信息,建立话题数据库,并通过网络爬虫技术从微博 [2] 已经成为了网络热点的风向标。微博话题预测与分析,可向用户提 有哪些信誉好的足球投注网站中抓取到与话题有关的微博数据,均进行特征提取 后分类存 供了解热门信息的渠道,还能节省时间;对于网络社交媒体网站的 入话题相关数据库中,对这些数据处理和分析后作出预判哪些话题 管理人员来说,可以帮助他们更好的了解用户群体的喜好;对于企 为热门话题,哪些为非热门话题。本文将主要阐述数据处理分析这 业来说,能帮助他们迅速了解市场动向,为业务决策提供数据支持 一过程中用算法实现对热门话题的预判这一流程。 [1] 和指导 ;对于政府来说,有助于了解民众关注点与文化道德倾向, 3 神经网络 为施政方向提供参考等等。本文提出了将神经网络的思想应用在话 3.1 固定权重计算 题预测中,使微博话题更有预见性,提高预测准确度。 权重,即将话题热度分为阅读量、转发量、增长率等影响因子, 为其中每种影响因子分配各自的系数。最终将各项影响因子与其系 图 1 图 2 收稿日期:2017-03-05 作者简介:张琳(1995 —),女,江苏盐城人 ,河海大学本科在读,研究方向:通信技术及 EDA 。 82 万方数据 数字技术 应用研究 与应用