TY -的A2丁Baiyuan AU - Cai,燕盟——郑,志强PY - 2022 DA - 2022/03/31 TI -新闻流行基于深层神经网络预测SP - 8280036六世- 2022 AB -由于新闻的及时性和短的生命周期,postrelease预测有限,预映预测也面临着巨大的挑战,由于定义影响因素的多样性和困难。本文使用了丧失抵押品赎回权。本文提出了新闻流行基于格勒乌深层神经网络预测方法。首先,设计一个网络爬虫获取新闻数据的不同类型和结构从10在中国信息安全门户网站。数据预处理后,Word2Vec方法被用来提取特征,提取关键新闻句子和构造内容特性的一个子集。建立一个格勒乌神经网络回归预测模型来预测热点新闻在互联网上。实验结果表明,与传统的处理方法相比,该模型可以处理多源本文粗略的数据集,并且极大地降低了预测误差。同时,因为本文中使用的阈值重复单元结构比long-short-term内存网络结构简单,它可以缩短预测时间,提高计算性能。SN - 1058 - 9244 UR - https://doi.org/10.1155/2022/8280036 - 10.1155 / 2022/8280036摩根富林明科学编程PB - Hindawi KW - ER