网络新闻的特征信息对其流行度的影响研究

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摘要

第1章绪论

1．1研究背景与意义

1．2网络新闻研究现状

1．2．1国内研究现状

1．2．2国外研究现状

1．3文章研究框架

第2章相关技术及理论阐述

2．1．2网络爬虫基础技术

2．2中文文本处理技术概述

2．2．1文本分词

2．2．2词性标注

2．2．3依存句法分析

2．2．4情感倾向分析理论

2．3机器学习方法原理介绍

2．3．1 Logstic回归算法

2．3．2随机森林算法

2．3．3 XGBoost原理

2．4模型评估方法

第3章网络新闻特征提取

3．1．2数据获取

3．2新闻标题特征提取

3．2．1标题文本分词

3．2．2标题文本词性标注

3．2．3标题文本语义依附标记

3．2．4依存句法分析

3．2．5标题情感倾向分析

3．3网络新闻其他特征提取

3．4本章小结

第4章流行度预测模型实证

4．1数据预处理

4．1．1缺失值处理

4．1．2数据变换

4．1．3划分训练集与测试集

4．2实证分析

4．2．1 Logistic回归模型

4．2．2随机森林算法

4．2．3 XGBoost算法

4．3分析结论

第5章总结与展望

5．1主要研究工作的总结

5．2网络新闻的写作建议和运营建议

5．3未来工作展望

参考文献

致谢

个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果