基于BP神经网络的网络小说排行预测
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TP391

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国家自然科学基金(61173099)


Prediction of online novel rankings based on BP neural network
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    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,提取影响排行的特征,构建BP神经网络模型预测小说排行,针对预测结果非均衡的情况,采用ROC曲线和AUC值作为分类性能指标,得到较准确的预测精度,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可应用性更高.

    Abstract:

    In recent years, with the rise of the "IP" boom, the market of online literature is developing rapidly, has gradually become a popular type of entertainment investment industry. This paper introduces the machine learning method to the prediction of the novel rankings, obtains the network novel information through the web crawler, extracts the characteristics of the influence rankings, constructs the BP neural network model to predict the range of the novel rankings. In view of the non equilibrium of the prediction results, the ROC curves and AUC value used as the classification performance metrics, the accuracy is more accurate. Compared with the traditional literature qualitative analysis method, machine learning method is more predictable, interpretable and applicable.

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引用本文格式: 龙彬,胡思才,李旭伟,郭峻铭. 基于BP神经网络的网络小说排行预测[J]. 四川大学学报: 自然科学版, 2019, 56: 50.

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  • 收稿日期:2018-05-03
  • 最后修改日期:2018-09-26
  • 录用日期:2018-09-28
  • 在线发布日期: 2019-01-23
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