[发明专利]预测文章热度的方法和装置

说明书

本发明提出一种预测文章热度的方法和装置，该预测文章热度的方法包括：根据待预测文章包含的预设参数，确定待预测文章所属的类别；根据预先建立的类别与关键字的对应关系，确定与所述类别对应的关键字，并在所述对应的关键字中获取与所述待预测文章匹配的关键字；根据预先建立的关键字与预测模型之间的对应关系，确定与所述匹配的关键字对应的预测模型；采用所述对应的预测模型，对所述待预测文章进行热度预测。该方法能够提高预测文章热度的准确度。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种预测文章热度的方法和装置。

背景技术

互联网时代需要对网络舆情进行分析，以防止舆论被不法分子利用。文章热度是衡量一篇网络文章、博客等各种网络文字在一段时间内的阅读、评论以及转发等情况，描述了网络文字的影响力，是舆情分析的重要一环。

一般来说，常规的文章热度预测是通过搜集一段时间内的历史数据，根据历史数据进行大数据分析，使用回归算法对文章的热度进行模型拟合，将得到的模型用于新文章的热度预测。通过对比预测值和实际值之间的差异，就能快速发现异常情况，起到监管作用。

但是，通常的根据回归算法预测文章热度的方式会存在预测不够准确的问题。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种预测文章热度的方法，该方法可以提高预测文章热度的准确度。

本发明的另一个目的在于提出一种预测文章热度的装置。

为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出的预测文章热度的方法，包括：根据待预测文章包含的预设参数，确定待预测文章所属的类别；根据预先建立的类别与关键字的对应关系，确定与所述类别对应的关键字，并在所述对应的关键字中获取与所述待预测文章匹配的关键字；根据预先建立的关键字与预测模型之间的对应关系，确定与所述匹配的关键字对应的预测模型；采用所述对应的预测模型，对所述待预测文章进行热度预测。

本发明第一方面实施例提出的预测文章热度的方法，通过确定待预测文章所属的类别，以及，确定所属类别对应的关键字中匹配的关键字，采用匹配的关键字对应的预测模型进行热度预测，可以实现采用相似文章得到的预测模型进行预测，从而提高预测准确度。

为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出的预测文章热度的装置，包括：归类模块，用于根据待预测文章包含的预设参数，确定待预测文章所属的类别；

匹配模块，用于根据预先建立的类别与关键字的对应关系，确定与所述类别对应的关键字，并在所述对应的关键字中获取与所述待预测文章匹配的关键字；确定模块，用于根据预先建立的关键字与预测模型之间的对应关系，确定与所述匹配的关键字对应的预测模型；预测模块，用于采用所述对应的预测模型，对所述待预测文章进行热度预测。

本发明第二方面实施例提出的预测文章热度的装置，通过确定待预测文章所属的类别，以及，确定所属类别对应的关键字中匹配的关键字，采用匹配的关键字对应的预测模型进行热度预测，可以实现采用相似文章得到的预测模型进行预测，从而提高预测准确度。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本发明一实施例提出的预测文章热度的方法的流程示意图；

图2是本发明另一实施例提出的预测文章热度的方法的流程示意图；

图3是本发明实施例中提取每个类别对应的关键字的流程示意图；