【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据处理技术的新闻传播影响力预测系统
[0001]本专利技术涉及大数据处理
,更具体地说,本专利技术涉及一种基于大数据处理技术的新闻传播影响力预测系统。
技术介绍
[0002]纵观现今的大数据实际发展状况,跟媒体相互间保持愈发密切的联系,现阶段,大数据引领着时代潮流,在信息传播的过程中占据着十分关键的重要地位,并对新闻传播产生较大影响,其重要性不容忽视。
[0003]在大数据技术平台支持下,传统媒体和受众可以进行良好互动;人们可以通过微博、微信参与新闻话题的讨论,传统媒体通过自己的网站平台、数据库系统对评论进行分析,由此增强自身对新闻报道质量的认知,从而改善其工作中存在的问题;由于大数据类型繁多,新闻媒体在传播形式上可以将文字、图表、音频、视频传播内容融合,还能将电视、网络、手机传播渠道实现融合,为受众展现出新闻内容的生动性与直观性,契合了用户需求。
[0004]但是其在实际使用时,仍旧存在较多缺点,如目前针对于新闻传播影响力预测的系统所评估的维度过于单一,通常是通过新闻转发量,新闻评论量,以及新闻点击量进行评估,实际上还有发布者账号的因素没有考虑进去,导致预测结果和实际结果存在误差值极大的情况,并且没有一个具体的处理方式去修正误差值。
技术实现思路
[0005]为了克服现有技术的上述缺陷,本专利技术提供一种基于大数据处理技术的新闻传播影响力预测系统,通过新闻传播影响力预测模型分析模块、新闻传播影响力预测模块确定新闻传播影响力预测模型并代入得到最终预测数据;通过新闻传播 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据处理技术的新闻传播影响力预测系统,其特征在于:包括:新闻数据采集模块:用于根据网络爬虫技术采集同个新闻事件从发布时间至今的新闻传播范围,传播持续时间,新闻传播速度,目标群体覆盖率,新闻点击率,新闻收藏量,新闻转发量,以及新闻评论量数据,并将数据传输至新闻数据预处理模块;新闻数据预处理模块:用于接收新闻数据采集模块传输的数据,对新闻传播范围,传播持续时间,新闻传播速度,目标群体覆盖率,新闻点击率,新闻收藏量,新闻转发量,以及新闻评论量数据进行数据清洗操作,合并数据集并传输数据至新闻数据处理模块;新闻数据采样模块:用于接收新闻数据预处理模块传输的数据,将数据集r
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拆分训练集a
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和测试集b
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;根据训练集a
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的数据提取特征,通过传播力计算公式,公信力计算公式,以及影响力计算公式分别计算出其传播力,公信力和影响力;新闻传播影响力预测模型分析模块:用于接收新闻数据处理模块传输的数据,包括新闻热度评估单元,预测模型构建单元;所述新闻热度评估单元根据新闻点击率,新闻收藏量,新闻转发量,以及新闻评论量数据计算新闻热度;所述预测模型构建单元根据训练集特征初选多个预测模型,根据拟合度指数计算公式确定新闻传播影响力预测模型,并传输至新闻传播影响力预测模块;新闻传播影响力预测模块:用于接收新闻传播影响力预测模型分析模块传输的数据,将需要预测的数据输入系统,系统根据输入的数据代入新闻传播影响力预测模型得到最终预测数据F;新闻传播影响力预测准确性评估模块:用于接收新闻传播影响力预测模块传输的数据,结合影响力、新闻热度计算公式计算得出新闻传播影响力预测准确性,将数据传输至新闻传播影响力预测修正模块;新闻传播影响力预测修正模块:用于接收新闻传播影响力预测准确性评估模块传输的数据,将新闻传播影响力预测准确性Q与新闻传播影响力预测准确性阈值Q
阈
进行对比,Q≤Q
阈
表示为新闻传播影响力预测准确性符合标准,Q>Q
阈
表示为新闻传播影响力预测准确性不符合标准需要修正因子ρ进行修正。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据处理技术的新闻传播影响力预测系统,其特征在于:所述新闻数据采集模块的采集方式具体为:所述传播范围根据新闻网站,微博数据,以及微信数据,计算新闻事件占当天新闻比重,从而得出传播范围;所述新闻传播速度V根据传播持续时间d和传播持续时间内新闻总数n通过V=n/d计算公式计算,从而得出新闻传播速度;所述目标群体覆盖率根据同一新闻事件发布及转载的媒体传播力排行榜数据值之和计算,从而得出目标群体覆盖率;其中媒体包括新闻网站,微博,以及微信;媒体传播力排行榜根据媒体阅读总数排行榜的前10%排名设置传播力为10,10%至20%排名设置传播力为9,20%至50%排名设置传播力为8,50%以后的排名设置传播力为5;同个事件包括多个账号的新闻首发报道以及多个账号的新闻后续报道,将采集的数据传输至新闻数据预处理模块。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据处理技术的新闻传播影响力预测系统,其特征在于:所述新闻数据预处理模块的具体处理方式为:根据新闻传播范围,传播持续时间,新闻传播速度,目标群体覆盖率,新闻点击率,新闻收藏量,新闻转发量,以及新闻评论量数据,分别去掉最大值、无用值和最小值后进行合并得到每天的数据集r
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