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一个P2P IPTV多协议爬行器——TVCrawler 被引量：5
1
作者 姜志宏 王晖 +1 位作者 樊鹏翼 袁雪美 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第3期715-718,728,共5页
P2PIPTV网络测量是研究P2PIPTV行为和特征的重要手段,不仅有利于设计出更符合真实网络环境的系统或协议,也是实现P2PIPTV监测、引导和控制等方面的重要依据和基础。爬行器是P2PIPTV网络的一种主动测量技术,也是目前P2PIPTV测量的主要方... P2PIPTV网络测量是研究P2PIPTV行为和特征的重要手段,不仅有利于设计出更符合真实网络环境的系统或协议,也是实现P2PIPTV监测、引导和控制等方面的重要依据和基础。爬行器是P2PIPTV网络的一种主动测量技术,也是目前P2PIPTV测量的主要方式之一。提出了一个P2PIPTV多协议爬行器——TVCrawler,能够对PPLive、PPStream和UUSee三个系统的直播频道进行测量。TVCrawler主要具有三个特点:1)采用基于反馈的引导节点集构造机制;2)采用主从结构,并行爬行获取拓扑数据;3)采用基于拓扑增长系数的自适应爬行时长控制。实验表明,TVCrawler的爬行测量速度达到20～100节点/秒和130～500边/秒。 展开更多
关键词 网络测量 对等网络 网络电视 爬行器 覆盖网络
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智能专题化信息搜集Crawler 被引量：4
2
作者 钱榕 徐新华 +1 位作者 郑莹 杨炳儒 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期57-59,共3页
介绍了基于Web内容和结构挖掘的专题化智能Web爬行Crawler系统,并重点介绍其中CA(C&S)算法,该算法充分利用神经网络可以方便地模拟网络的拓扑结构和并行计算的特点,采用加强学习判断网页与主题的相关度,在进行相关度计算时,不考虑... 介绍了基于Web内容和结构挖掘的专题化智能Web爬行Crawler系统,并重点介绍其中CA(C&S)算法,该算法充分利用神经网络可以方便地模拟网络的拓扑结构和并行计算的特点,采用加强学习判断网页与主题的相关度,在进行相关度计算时,不考虑网页的全部内容,而通过提取网页的HTML描述中的重要标记,对Web网页进行内容和结构分析,从而判断爬行到的网页与主题的相关性,以提高信息搜集的效率和精确性。 展开更多
关键词 专题化爬行 WEB挖掘 神经网络 加强学习
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基于神经网络的增量式crawler重访频率研究 被引量：1
3
作者 周英飚 王军 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期32-33,45,共3页
crawler是搜索引擎必备的核心组件 ,以何种频率对变化的Web页面进行重访是增量式crawler要解决的主要问题 .结合人工神经网络建立页面变化模型 ,由模型确定增量式crawler重访时间 ,同时分析模型在实践中的应用 ,提出一种应用方案 ,具有... crawler是搜索引擎必备的核心组件 ,以何种频率对变化的Web页面进行重访是增量式crawler要解决的主要问题 .结合人工神经网络建立页面变化模型 ,由模型确定增量式crawler重访时间 ,同时分析模型在实践中的应用 ,提出一种应用方案 ,具有较好的自适应性 . 展开更多
关键词 搜索引擎 crawler 增量式crawler 神经网络
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基于站点爬虫的WSN网络污点数据补全方法
4
作者 孙俊琳 《通化师范学院学报》 2025年第2期39-46,共8页
为了优化局部污点数据的全局修复效果,提出基于站点爬虫的WSN网络污点数据补全方法.分析WSN网络污点数据的全局Moran's I统计量,并建立站点爬虫的污点数据模型,计算其在污点数据节点区域的爬行频率.同时建立污点数据的转发阶段爬虫... 为了优化局部污点数据的全局修复效果,提出基于站点爬虫的WSN网络污点数据补全方法.分析WSN网络污点数据的全局Moran's I统计量,并建立站点爬虫的污点数据模型,计算其在污点数据节点区域的爬行频率.同时建立污点数据的转发阶段爬虫网络,计算其输出关系;根据爬虫网络分布跟踪污点数据,实现对污点数据的爬虫补全修复.对比实验结果表明所提方法整体分布值域范围最高,稳定性良好,验证了所提方法具有较高的污点数据的补全能力,可靠度高. 展开更多
关键词 站点爬虫 WSN网络 污点数据 数据补全
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基于Python爬虫的招聘信息可视化分析
5
作者 张乐 王自一 谢毅 《电脑与信息技术》 2025年第3期84-88,共5页
随着网络招聘的发展,广大毕业生面对众多的招聘网站,出现了招聘信息数量繁杂、无法快速筛选所需信息和选择正确信息等问题。针对这些问题,基于Python爬虫技术获取招聘相关数据,经数据处理后对招聘信息数据进行可视化分析,使用Matplotlib... 随着网络招聘的发展,广大毕业生面对众多的招聘网站,出现了招聘信息数量繁杂、无法快速筛选所需信息和选择正确信息等问题。针对这些问题,基于Python爬虫技术获取招聘相关数据,经数据处理后对招聘信息数据进行可视化分析,使用Matplotlib和Wordcloud等库绘制岗位数量对比直方图、岗位来源饼图、平均薪资直方图和岗位能力要求词云图,并做以分析。结果表明,计算机、工商管理、土木工程可作为就业首选,民营和国营企业对人才需求量大,计算机专业平均薪资最高且岗位对专业能力要求高等。该研究有助于毕业生求职者快速筛选出自己心仪的职位,从而为广大毕业生提供参考。 展开更多
关键词 PYTHON 网络爬虫 数据可视化
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基于PyTorch框架的不定长验证码抗干扰识别系统设计
6
作者 常荣 《微型电脑应用》 2025年第1期299-303,共5页
为了降低干扰信息对验证码识别效果的影响,提高不定长验证码的识别准确率,设计基于PyTorch框架的不定长验证码抗干扰识别系统。系统由采集模块、处理模块、识别模块三部分组成。采集模块利用网络爬虫获取验证码图像,并在图像处理模块中... 为了降低干扰信息对验证码识别效果的影响,提高不定长验证码的识别准确率,设计基于PyTorch框架的不定长验证码抗干扰识别系统。系统由采集模块、处理模块、识别模块三部分组成。采集模块利用网络爬虫获取验证码图像,并在图像处理模块中完成灰度化处理。调用全局阈值法对处理后的图像实施二值化操作,区分图像背景与字符。将采用滑动窗口法在去除噪声后的验证码图像中输入基于PyTorch框架的验证码识别模块,利用改进的ResNet-18网络提取图像特征后,通过长短期记忆网络模型获取字符序列特征,利用时序分类算法完成标签的对齐,实现对不定长验证码的抗干扰识别。实验结果表明,所设计系统可以有效实现对验证码图像的灰度化及去噪处理,并完成含不同程度干扰信息的不定长验证码的准确识别。 展开更多
关键词 PyTorch框架 验证码 抗干扰识别 网络爬虫 LSTM网络
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基于深度学习算法的5G智慧图书馆用户行为预测
7
作者 刘心怡 《长江信息通信》 2025年第9期113-115,共3页
针对5G智慧图书馆用户行为预测实践中存在预测精度较低,时间成本较高的问题,提出基于深度学习算法的5G智慧图书馆用户行为预测。利用网络爬虫技术获取5G智慧图书馆用户借阅行为、入馆行为以及座位使用行为数据信息;对缺失数据补充、重... 针对5G智慧图书馆用户行为预测实践中存在预测精度较低,时间成本较高的问题,提出基于深度学习算法的5G智慧图书馆用户行为预测。利用网络爬虫技术获取5G智慧图书馆用户借阅行为、入馆行为以及座位使用行为数据信息;对缺失数据补充、重复数据删除清洗处理,利用深度学习算法中的卷积神经网络对历史用户行为数据深入挖掘,预测分析用户行为,实现基于深度学习算法的5G智慧图书馆用户行为预测。经实验证明,设计算法预测误差为±0.1%,单位预测时间不超过300ms,可以实现对5G智慧图书馆用户行为精准、快速预测。 展开更多
关键词 深度学习算法 智慧图书馆 用户行为 网络爬虫技术 卷积神经网络
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BP网络在Web Crawler中的应用
8
作者 张艳艳 《微计算机信息》 北大核心 2008年第27期95-96,119,共3页
本文介绍了Web Crawler和BP网络的基本原理,在此基础上,应用BP网络对网页变化的时间间隔进行建模,通过BP算法训练得到一个预测模型,预测出各网页的变化时间间隔,通过与实际采集的时间间隔相比较判断网页是否发生变化。实验证明,BP网络... 本文介绍了Web Crawler和BP网络的基本原理,在此基础上,应用BP网络对网页变化的时间间隔进行建模,通过BP算法训练得到一个预测模型,预测出各网页的变化时间间隔,通过与实际采集的时间间隔相比较判断网页是否发生变化。实验证明,BP网络能够有效预测网页变化的时间间隔,指导增量更新。 展开更多
关键词 Webcrawler BP网络 预测模型
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基于Scrapy爬虫技术和图神经网络的生态旅游推荐技术 被引量：3
9
作者 张一恒 王芹 +1 位作者 刁炜卿 王小静 《自动化与仪器仪表》 2024年第2期6-10,共5页
对基于Scrapy爬虫技术和图神经网络的生态旅游推荐技术进行研究,设计了一种融合图神经网络与注意力机制的生态旅游推荐系统,并采用Scrapy爬虫技术建立数据集对系统进行测试与验证。首先,对系统整体框架进行设计,其次对基本算法进行选择... 对基于Scrapy爬虫技术和图神经网络的生态旅游推荐技术进行研究,设计了一种融合图神经网络与注意力机制的生态旅游推荐系统,并采用Scrapy爬虫技术建立数据集对系统进行测试与验证。首先,对系统整体框架进行设计,其次对基本算法进行选择,并对用户偏好模型、生态旅游项目交互关系、属性关系模型以及评分预测模型进行搭建,最终获取综合推荐结果。最后对系统进行实验测试。实验结果表明:本研究的推荐系统的MAE与RMSE值最低,与基于Graphrec算法的推荐系统相比,MAE值提高了3.274%,RMSE值提高了3.124%,证明本研究的推荐系统适用于生态旅游项目推荐,且推荐效果良好。 展开更多
关键词 Scrapy爬虫技术 生态旅游 图神经网络 注意力机制 推荐系统
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基于主题爬虫的网络舆情系统设计与实现
10
作者 江官星 黄卫 《无线互联科技》 2024年第14期33-35,50,共4页
网络舆情具有快速、广泛传播的特征,发酵扩散时间极短,若未及时发现并妥善处置,可能会引发网络舆情危机,造成严重的危害与影响。为净化网络环境,减少网络舆情爆发所产生的损失,文章以网络爬虫技术为基础,设计了基于主题爬虫的网络舆情... 网络舆情具有快速、广泛传播的特征,发酵扩散时间极短,若未及时发现并妥善处置,可能会引发网络舆情危机,造成严重的危害与影响。为净化网络环境,减少网络舆情爆发所产生的损失,文章以网络爬虫技术为基础,设计了基于主题爬虫的网络舆情监测管理系统。首先,文章阐述了此系统设计思路,分别介绍了系统架构设计、系统功能设计、系统安全设计3个方面内容。最后,文章依次给出了舆情采集、舆情监测、舆情分析、舆情预警、舆情处置5个主要功能的实现方法,旨在为相关部门科学监控与处置网络舆情提供可靠的软件系统。 展开更多
关键词 主题爬虫 网络舆情 系统设计 功能实现
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济南齐鲁黄河大桥网状吊杆系杆拱桥施工关键技术 被引量：10
11
作者 王伟 唐茂林 +2 位作者 赵世超 李翠娟 崔学涛 《世界桥梁》 北大核心 2024年第4期22-28,共7页
济南齐鲁黄河大桥主桥为(95+280) m+420 m+(280+95) m五跨三连拱下承式网状吊杆系杆拱桥,主梁采用钢-混组合梁,梁宽60.7 m,采用“先梁后拱”的施工工艺。钢箱梁采用“静动结合”的吊装技术,解决了有限作业空间下超重、超宽钢箱梁节段上... 济南齐鲁黄河大桥主桥为(95+280) m+420 m+(280+95) m五跨三连拱下承式网状吊杆系杆拱桥,主梁采用钢-混组合梁,梁宽60.7 m,采用“先梁后拱”的施工工艺。钢箱梁采用“静动结合”的吊装技术,解决了有限作业空间下超重、超宽钢箱梁节段上桥的难题,钢箱梁采用智能化步履式顶推设备与坦克轮相结合的方式顶推施工,提高了顶推过程的可控性、安全性和高效性。3跨拱肋中2个280 m跨采用满堂支架法施工,420 m跨采用“三段法”施工,即通过满堂支架法安装两端60 m边拱肋,300 m中拱段采用在钢箱梁上低位拼装,然后整体提升中拱段,使其与边拱肋配切合龙。对吊杆张拉方案进行对比,基于有限元分析,以吊杆内力控制为原则,最终选择吊杆应力水平更低的从跨中向拱脚对称张拉的吊杆张拉方案,张拉过程中采用接长杆减少张拉工作量,使吊杆张拉更高效、安全。 展开更多
关键词 系杆拱桥 网状吊杆 先梁后拱 步履式顶推 三段法 吊杆张拉 施工技术
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基于深度学习的商品价格欺诈行为与电子数据取证关联应用 被引量：2
12
作者 陈晓 吴祥林 李新 《中国标准化》 2024年第11期73-79,87,共8页
该研究聚焦电商领域商品价格欺诈行为的智能检测问题,采用深度学习技术结合电子数据取证手段构建商品价格监测系统。研究团队使用爬虫从各大电商平台抓取商品价格数据,并实施严格的数据清洗与质量控制,选取LSTM网络架构,利用其在处理时... 该研究聚焦电商领域商品价格欺诈行为的智能检测问题,采用深度学习技术结合电子数据取证手段构建商品价格监测系统。研究团队使用爬虫从各大电商平台抓取商品价格数据,并实施严格的数据清洗与质量控制,选取LSTM网络架构,利用其在处理时间序列数据的优势,捕捉商品价格变动规律。通过嵌入层对离散特征编码,多层LSTM单元捕获时序特征,全连接层用于输出价格预测。电子数据取证在此过程中起到关键作用,能揭示商品价格欺诈的具体模式,大大提高了欺诈案件的侦破效率。尽管现有模型和方法已取得一定成效,但研究也有局限性,如数据代表性不足、模型泛化能力、标签不平衡问题及模型可解释性差等。 展开更多
关键词 价格欺诈 爬虫 LSTM网络架构 深度学习
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基于知识图谱的恶意软件信息检测方法研究 被引量：2
13
作者 桑道松 《九江学院学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期79-84,共6页
互联网的发展导致恶意软件信息类型种类繁多,为检测获取更深层次的恶意软件信息,研究基于知识图谱的恶意软件信息检测方法,提升恶意软件信息检测效果。利用文本挖掘技术中的Python网络爬虫技术,采集软件有效信息;通过信息增益算法,在采... 互联网的发展导致恶意软件信息类型种类繁多,为检测获取更深层次的恶意软件信息,研究基于知识图谱的恶意软件信息检测方法,提升恶意软件信息检测效果。利用文本挖掘技术中的Python网络爬虫技术,采集软件有效信息;通过信息增益算法,在采集的软件有效信息内,提取软件信息特征;在双向长短期记忆神经网络内输入软件信息特征,输出软件信息实体识别结果,并抽取软件信息实体间的关系;依据实体消岐技术,对抽取的软件信息实体关系进行知识融合,得到软件信息知识图谱;利用图推理算法,处理软件信息知识图谱,得到恶意软件信息检测结果。实验证明:该方法可有效采集软件有效信息,并提取软件信息特征,建立软件信息知识图谱;该方法可有效检测恶意软件信息,且检测精度较高。 展开更多
关键词 知识图谱 恶意软件 信息检测 Python网络爬虫 神经网络 图推理算法
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BP神经网络PID果园运输车调平系统研究 被引量：3
14
作者 戚得众 闫行行 阮晓松 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第8期186-190,共5页
针对丘陵果园坡度较大,运输果箱过程中易发生倾覆的问题,根据运输车行驶过程中不同的倾斜状态,设计出一种基于BP神经网络的PID果箱调平控制方案,通过仿真分析表明:以倾斜角下降到2°以下时为理想状态。路面扰动分别为25°、20&#... 针对丘陵果园坡度较大,运输果箱过程中易发生倾覆的问题,根据运输车行驶过程中不同的倾斜状态,设计出一种基于BP神经网络的PID果箱调平控制方案,通过仿真分析表明:以倾斜角下降到2°以下时为理想状态。路面扰动分别为25°、20°、15°时,BP神经网络PID达到理想状态耗时分别为3.3s、2.8s、2.4s。与传统PID控制算法相比,该控制方案达到理想状态时其效率分别提升13.1%、22.2%、31.4%。峰值分别优化19.43%、14.68%、20.42%。通过试验结果表明:在20°坡面上,达到稳态时误差为1.1°,耗时5.5s;在25°坡面上,达到稳态时误差为1.8°,耗时6.4s。仿真与试验结果说明本文提出的基于BP神经网络的PID果箱调平控制方法具有良好的控制效果和稳定性。对实际生产过程具有指导意义。 展开更多
关键词 丘陵果园 履带式运输车 BP神经网络 PID 果箱调平 倾斜角
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网络著作权诉讼的正当性缺失与修正——基于网络爬虫、商业化维权的视角分析
15
作者 马驰升 王楠 《西华师范大学学报（哲学社会科学版）》 2024年第1期78-85,共8页
大数据时代来临,由网络爬虫技术的普及引起的商业化维权现象凸显,现有网络著作诉讼程序在解决网络著作权纠纷时产生了不公正的现象。由于网络爬虫的技术特性以及司法资源有限的情况,著作权人为维护利益往往采用共同诉讼形式。然而鉴于... 大数据时代来临,由网络爬虫技术的普及引起的商业化维权现象凸显,现有网络著作诉讼程序在解决网络著作权纠纷时产生了不公正的现象。由于网络爬虫的技术特性以及司法资源有限的情况,著作权人为维护利益往往采用共同诉讼形式。然而鉴于共同诉讼侵权主体和侵权目的认定困难,再加上网络隐蔽性和电子证据收集和认定的复杂性,著作权人主动或被动地选择商业化维权,加剧了网络著作权诉讼正当性的缺失,其内在表现为著作权人维权理念的失衡、网络爬虫技术使用者的认知偏差和司法审判机制的失效,其成因涉及法社会学、法经济学和法哲学等多个方面。为修正网络著作权诉讼正当性的缺失,平衡著作权人权利保护与作品的创作和传播,应从遵循自由市场规律、改变诉讼效益途径和完善著作权诉讼制度三个维度入手,以适应网络技术的发展与社会公共利益的需求。 展开更多
关键词 网络爬虫 商业化维权 著作权诉讼
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基于网络爬虫的网页大数据抓取方法仿真 被引量：19
16
作者 谢蓉蓉 徐慧 +1 位作者 郑帅位 马刚 《计算机仿真》 北大核心 2021年第6期439-443,共5页
为了提高网页大数据抓取效率,解决传统抓取方法误差大的问题,提出了基于网络爬虫的网页大数据抓取方法。首先分析网络爬虫运行的基本流程,按流程提取大数据关键特征,然后根据特征提取结果提出基于网络爬虫的数据抓取策略。经计算得到数... 为了提高网页大数据抓取效率,解决传统抓取方法误差大的问题,提出了基于网络爬虫的网页大数据抓取方法。首先分析网络爬虫运行的基本流程,按流程提取大数据关键特征,然后根据特征提取结果提出基于网络爬虫的数据抓取策略。经计算得到数据关键特征,从而选择广度优先策略抓取数据信息,并利用相重新构建相空间的方式得到爬虫维度,引入关联维数值完成网页大数据抓取,对数据关键特征完成抓取任务。通过仿真结果表明,所提方法对网页大数据的抓取率更好、耗时更短,与其它方法相比具有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 大数据抓取 网络爬虫 特征 相空间 关联维
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一种主题知识自增长的聚焦网络爬虫 被引量：9
17
作者 李东晖 廖晓兰 +2 位作者 范辅桥 黄九鸣 陈雪刚 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第5期29-33,88,共6页
聚焦网络爬虫是各类因特网文本挖掘和信息检索应用必需的处理步骤。现有聚焦网络爬虫面临着知识描述困难、误差易被放大等挑战。发现网页中主题知识存在的若干性质,提出一种主题知识自增长的聚焦网络爬虫KAG-Crawler,在网页爬取过程中... 聚焦网络爬虫是各类因特网文本挖掘和信息检索应用必需的处理步骤。现有聚焦网络爬虫面临着知识描述困难、误差易被放大等挑战。发现网页中主题知识存在的若干性质,提出一种主题知识自增长的聚焦网络爬虫KAG-Crawler,在网页爬取过程中采用一种无监督的学习技术不断扩展主题知识,从而使爬虫在一个简单的初始主题描述条件下,能够以较高正确率爬取大量网页。同时为便于主题知识的扩展,还提出一种新的主题表示模型,并基于该模型构建了新的网页主题和URL主题相关度方法。最后在真实环境下的实验表明,KAG-Crawler的性能显著高于传统基于文本相似度的聚焦网络爬虫。 展开更多
关键词 聚焦网络爬虫 无监督学习 知识扩展 主题相关度
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微博社会网络重要用户节点筛选及舆情引导 被引量：10
18
作者 谢天保 张晓雯 仵凯博 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第S1期400-405,共6页
首先通过研究网络爬虫以及新浪微博的开放平台,设计实现新浪微博专用爬虫,获取研究数据。其次,通过实验得到重要用户节点指标,提出贝叶斯-PageRank算法筛选重要用户节点,并实验验证重要用户节点的有效性。最后通过对重要用户节点的监测... 首先通过研究网络爬虫以及新浪微博的开放平台,设计实现新浪微博专用爬虫,获取研究数据。其次,通过实验得到重要用户节点指标,提出贝叶斯-PageRank算法筛选重要用户节点,并实验验证重要用户节点的有效性。最后通过对重要用户节点的监测实现网络舆情发现并给出相关舆情引导策略。 展开更多
关键词 微博社会网络 专用网络爬虫 重要用户节点筛选 舆情引导
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基于爬行器的大规模P2P IPTV测量 被引量：7
19
作者 姜志宏 王晖 樊鹏翼 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期1373-1388,共16页
为了解大规模P2P IPTV系统中的用户行为特征和拓扑结构特征等内在信息,开发和部署了一个多协议P2P IPTV爬行器TVCrawler,对3个主流的P2P IPTV系统--PPLive,PPStream和UUSee进行了大量的主动测量,并对P2P IPTV系统中的用户行为和网络拓... 为了解大规模P2P IPTV系统中的用户行为特征和拓扑结构特征等内在信息,开发和部署了一个多协议P2P IPTV爬行器TVCrawler,对3个主流的P2P IPTV系统--PPLive,PPStream和UUSee进行了大量的主动测量,并对P2P IPTV系统中的用户行为和网络拓扑特征进行了分析和比较.主要发现包括:1)P2P IPTV系统的频道在线人数中,有一半以上位于不可达的NAT或者防火墙后面;2)节点动态性的波动范围随频道人数的增加而增加,但是其取值范围具有幂律上限;3)节点会话长度符合广延指数分布;4)PPLive的入度分布属于具有指数截断的幂次分布,PPStream的入度表现为某种分段幂律函数,UUSee的入度接近威布尔分布;5)P2P IPTV系统都是异配网络;6)P2P IPTV系统都表现为小世界网络;7)PPLive网络具有聚类特征,而PPStream和UUSee则不存在明显聚类特征;8)3个系统都表现出类似于无标度网络的鲁棒性特征,而与其他两个系统比较时,PPLive具有更高的故障容错性和更明显的攻击脆弱性.这些测量研究和发现不仅有助于设计出更符合真实网络应用环境的系统或协议,也是实现对P2P IPTV进行监测、引导、控制等方面的重要依据和基础. 展开更多
关键词 对等网络 网络电视 爬行器 网络测量 用户行为 拓扑特征
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基于LSTM-DA神经网络的农产品价格指数短期预测模型 被引量：17
20
作者 贾宁 郑纯军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第S11期62-65,71,共5页
农产品价格一直是维持社会经济生活安定的重点关注领域,由于农产品预测价格与影响因素之间存在非线性关系,递归神经网络虽然适用于时间序列的预测,但是针对长时间的跨度,其预测效果有限。基于此,根据农产品价格特点,设计了一种LSTM-DA(L... 农产品价格一直是维持社会经济生活安定的重点关注领域,由于农产品预测价格与影响因素之间存在非线性关系,递归神经网络虽然适用于时间序列的预测,但是针对长时间的跨度,其预测效果有限。基于此,根据农产品价格特点,设计了一种LSTM-DA(Long Short-Term Memory-Double Attention,双重注意力机制与长短期记忆网络融合)神经网络模型。它将卷积注意力网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和注意力机制相结合,针对不同成分的影响因子通过卷积注意力网络进行特征提取,调节其对应的权重并馈送至长短期记忆网络模型中以呈现时间序列的影响,在此基础上,将结果再次送入注意力机制进行权重调节,最终将得到的结果用于农产品价格指数的短期预测。实验前,采用多线程机制从多个农业信息平台中爬取海量的价格、天气等相关数据,在对其进行解析和清洗的基础上,将其存入分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,HDFS)中;实验时,采用长短期记忆网络作为基线。实验结果表明,与传统的单一模型相比,此模型不仅可以提升预测精度,而且预测的农产品价格指数可以准确地描述未来一周内蔬菜类产品的整体趋势。 展开更多
关键词 卷积注意力网络 长短期记忆网络 注意力机制 网络数据爬取 价格预测
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