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文章熱門度即時預測系統的設計與實作

為了解決Hatepolitics ptt的問題，作者王逢霖 這樣論述：

在社群論壇上聚集了大量使用者來網路上對於時事進行討論著，而有不斷的新資料產生在網路上，此外，在多人聚集的地方便有廣告投放的效益，而論壇看版上熱門文章因為具有許多人瀏覽、討論，因而具有較佳的廣告投放效益。為了能夠快速蒐集資料與預測熱門內容，我們需要能夠自動的蒐集資料；在獲取資料後，對文章熱門度進行預測。然而對於預測文章的最終熱門度並不是簡單的任務，時常受到文章的發布時間、文章內容進而影響了最終的熱門度。在以上的需求下，本研究設計並實現了一個文章熱門度的即時預測系統架構，部屬了一套系統能夠快速蒐集資料與預測出潛在的熱門文章。首先，先利用本研究提出的分散式爬蟲架構，抓取即時資料。接下來，將爬蟲所蒐

集的文章資料使用文章熱門度預測模型，並使用模型過濾出高熱門度文章。實驗上，我們使用PTT論壇上的政黑版(HatePolitics)看版文章作為預測模型的訓練資料來源，並蒐集現今較佳的不同方法進行比較，最後以DFTC的預測效果評估最佳，因此選擇使用DFTC模型作為預測模型。過去文獻中無探討不同特徵的重要程度占比，提出如何對不同特徵的重要性進行分析來幫助未來在該任務的改進方向。在我們的系統完成後，對於新聞工作者及社群論壇對於即時掌握線上的議題熱度有很大的幫助。