基于BP神经网络的网络小说排行预测

摘要：

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并提取了影响排行的特征,提出了基于BP神经网络模型进行小说排行预测.针对训练数据的不均衡,本文采用ROC和AUC作为预测评价指标;实验结果表明,基于BP神经网络的网络小说排行预测的准确率较高,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应用性更高.

关键词："IP"热潮、小说排行预测、BP神经网络、网络爬虫、ROC曲线、AUC值

所属期刊栏目：56

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61173099

在线出版日期：2019-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：50-56