文档名：基于网络点击数据的新闻收视率智能预测方法
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：肖鑫鑫
作者单位：西安职业技术学院,西安710077
母体文献：2019年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集
会议名称：2019年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会
会议时间：2019年10月1日
会议地点：四川绵阳
主办单位：中国自动化学会,中国仪器仪表学会
语种：chi
分类号：
关键词：新闻收视率 网络点击数据 数据挖掘 预测模型 BP神经网络
在线出版日期：2020年8月24日
基金项目：
相似文献
相关博文
- 文件大小:
- 1.44 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
