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基于文本挖掘的文章特征提取及流量控制
基于文本挖掘的文章特征提取及流量控制
来源 :电子技术与软件工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:syhrgl
【摘 要】
:
本文探究微信公众号文章阅读量预测的可行性及预测所需特征。首先爬取公众号文章并估计其阅读量达到稳定所需的时间,再对数据进行分词处理,提取文章的多个特征构成变量。最后通过随机森林和XGBoost训练模型并预测文章阅读量,验证了通过文本挖掘提取公众号文章特征并预测流量的可行性。
【作 者】
:
曾颖
李志涛
周燕
【机 构】
:
华南农业大学数学与信息学院
【出 处】
:
电子技术与软件工程
【发表日期】
:
2020年02期
【关键词】
:
文本数据挖掘
中文分词
主题概率模型
随机森林
XGBoost
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本文探究微信公众号文章阅读量预测的可行性及预测所需特征。首先爬取公众号文章并估计其阅读量达到稳定所需的时间,再对数据进行分词处理,提取文章的多个特征构成变量。最后通过随机森林和XGBoost训练模型并预测文章阅读量,验证了通过文本挖掘提取公众号文章特征并预测流量的可行性。
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