随着互联网技术的发展,网站新闻的数量表现出飞速增长的趋势,但是总体访问量往往没有与之匹配的增长,这很大程度上是因为新闻稿件的内容与发布缺乏针对性,无法获得网友的青睐,从而无法带来相应的访问量。基于以上问题背景,本文尝试借助网站历史稿件库和相应历史访问数据,建立历史内容与访问关联模型,同时分析新的新闻稿件内容特征,并与历史内容特征进行对比匹配,根据匹配数据结果,运用时间序列分析的方法来预测相应内容的访问量。这类预测可为网站工作人员提供参考依据,如果网站编辑在稿件发布之前,可以预估该稿件可能的访问量,修改和优化稿件内容将更有明确方向和目标,发布效果也更好,从而获取更多的访问量。如果网站技术人员可以基于编辑工作,提前评估网站的访问量趋势,调配网站的存储和带宽资源的依据将更加充分,提前优化网站各项服务配置也能做到有的放矢。参照软件工程体系和方法,结合笔者的工程实践,本文阐述了以下内容:在互联网新闻样本提取与过滤中,需要分析大量历史稿件与历史访问数据,对数据进行筛选和清洗,存储到专用数据库内。由于原始数据量达到百万级,不便于快速分析,因此采用统计学抽样原理进行抽样,建立一个有效反映整体特征且精练的样本库来供查找使用。设计数据库模型,对每一个历史样本分别进行文本分类和关键词抽取,相应结果作为该样本的外键存储入库,方便检索和比对。针对系统的特点选用有针对性的数据库引擎,在数据库上层搭建高效缓存层,提高检索比对速度。在预测新闻稿件的访问量之前,进行文本分类和关键词抽取,结果分别与样本库进行匹配。根据样本数据匹配进度,运用时间序列分析方法进行预测,同时设计系统界面,快速简明地展现预测结果和相关信息。根据以上目标和需求分析的内容,笔者遵循国际HTML/CSS标准,选用PHP、Python、JavaScript 等编程语言,定制配置 Bootstrap、CodeIgniter 等框架,开发实现了系统,实现了需求目标。