改进的Apriori算法在微信热点分析中的应用研究

发布时间：2021-10-22 10:50

　　随着互联网技术的发展,基于移动端的新媒介不断涌现。微信因其内容微型化、可迅速传播扩散,支持实时对讲,且集社交、通讯、平台与一体等特点,受到国内外用户的高度认可。微信中常常会出现热点现象,即某个话题在较短的时间内成为访问和谈论较多的热门话题。正面的热点现象会具有良好的传播效应,负面的热点现象将影响网络环境的和谐。因此,基于微信的热点分析成为了新的研究课题。本文将微信热点分析与关联规则挖掘技术相结合,运用关联规则算法提取隐藏在微信数据背后的有价值的信息。即根据当前微信热点话题所涉及的热点词,发掘热点词之间的强关联规则,分析出热点话题中具有较强代表性的词组。为了提升处理微信数据的效率,保证数据分析的质量,本文对关联规则算法中的Apriori算法做了一些改进。算法改进的思想是将上三角支持度矩阵与事务二进制向量相融合,提高了生成频繁2-项集的速度,旨在改善算法执行效率的同时,保障热点词之间强关联规则的有效性。实验结果表明：基于同一组实验数据,不同事务数、不同支持度阈值、不同项目数等条件下,改进的算法比传统Apriori算法具有更好的执行效率。同时,将改进的算法应用于微信数据中,可以有效的提取热点... 

【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题研究背景
    1.2 研究目的及意义
    1.3 国内外研究现状
    1.4 论文主要研究内容和结构安排
        1.4.1 论文的主要内容
        1.4.2 论文组织结构
2 相关理论与技术研究
    2.1 微信特征
        2.1.1 微信的传播方式
        2.1.2 微信平台介绍
    2.2 关联规则挖掘技术
        2.2.1 关联规则基本概念
        2.2.2 关联规则挖掘步骤
        2.2.3 关联规则分类
        2.2.4 Apriori算法介绍
    2.3 数据获取技术
        2.3.1 Python语言
        2.3.2 Scrapy框架
    2.4 数据清洗
    2.5 本章小结
3 微信热点分析系统的模型设计
    3.1 系统总体架构设计
    3.2 系统功能模块设计
        3.2.1 微信数据爬取
        3.2.2 微信数据预处理
        3.2.3 微信热点词分析处理
    3.3 本章小结
4 Apriori算法的改进设计
    4.1 Apriori算法的改进策略
        4.1.1 改进算法思想
        4.1.2 改进算法描述
    4.2 LQ_apriori算法的实现过程
    4.3 LQ_apriori算法与传统Apriori算法对比分析
    4.4 本章小结
5 LQ_apriori算法在微信热点分析中的应用
    5.1 关联规则提取过程
    5.2 结果分析
    5.3 本章小结
6 总结与展望
    6.1 论文总结
    6.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间参与的项目和科研成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]我国微信研究现状综述——基于中国知网的文献分析[J]. 倪秋利.  今传媒. 2014(11)
[2]基于微信公众平台的职业院校学生请假系统的设计[J]. 詹小英.  计算机光盘软件与应用. 2014(18)
[3]一种基于压缩矩阵的Apriori算法改进研究[J]. 罗丹,李陶深.  计算机科学. 2013(12)
[4]微信移动学习的支持功能与设计原则分析[J]. 王萍.  远程教育杂志. 2013(06)
[5]从“微信三点定位”看个人在信息社会中的安全问题[J]. 丁港.  金田. 2013(10)
[6]认清网络谣言的巨大危害[J]. 吕其庆.  理论导报. 2013(09)
[7]基于微信公众账号的图书馆移动信息服务研究[J]. 孔云,廖寅,资芸,薛秀珍,张仲华.  情报杂志. 2013(09)
[8]微信技术推广中的社会性分析及管控[J]. 朱建一.  陕西行政学院学报. 2013(03)
[9]自媒体发展的机遇与挑战——以微信平台为例[J]. 陈鑫.  中国传媒科技. 2013(14)
[10]新媒介环境对传统舆论引导模式的挑战及对策[J]. 王勇,阮拥军,徐敬宏.  学术论坛. 2013(07)

博士论文
[1]基于概念格模型关联规则挖掘的关键问题研究[D]. 王德兴.合肥工业大学 2007



本文编号：3450947