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摘要
传统的网络新闻信息传播流行度预测系统存在预测准确率低、预测响应时间较长等问题，为此提出了基于LSTM算法的网络新闻信息传播流行度预测系统。分析信息传播对网络拓扑结构产生的影响，加入用户对新闻信息的兴趣程度和信息价值等相关因素，获取用户节点状态转换函数。将粒子群算法中的适应度函数设定为求解依据，修改LSTM算法中的阈值和权值，建立网络新闻信息传播流行度预测模型。在此基础上，进行系统设计，系统主要是由网络新闻抓取和存储模块、网络新闻展示等模块组成，分别对各个模块的功能进行了详细地分析和介绍。仿真实验结果表明，所设计系统不仅能够有效提升网络新闻信息传播流行度预测准确率，同时还能够降低预测响应时间以及预测费用。
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单位自贡市第一人民医院
