融合BP神经网络和知识图谱的微博热搜研究与分析  

作　　者：陆应越 罗昊[1] 吴朴艳 张子豪 

机构地区：[1]保山学院大数据学院,云南保山678000

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2023年第9期127-130,共4页Computer Programming Skills & Maintenance

基　　金：保山学院2022年校级科研大学生科研项目(22BYZX08)。

摘　　要：微博热搜基于文字化展示,它包含的话题分类、实时阅读讨论等,数据虽然通俗易懂,但对于整体数据趋势而言是非常零散、不够直观的。通过反向传播(BP)神经网络来分析微博热搜数据,以尽可能小的数据规模完成较高准确度的微博热搜数据分析,以提高非线性数据微博热搜的预测准确度,使用知识图谱对数据进行可视化展示,增强研究成果对读者服务的广泛性。实验数据分析表明,所提出的方法不仅在识别的准确度和可视化展现方面表现较好,还能较为准确地预测微博热搜的话题和热度。

关 键 词：BP神经网络 微博热搜 预测分析 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.1[自动化与计算机技术—控制科学与工程] TP393.092