基于微信公众平台自动化运营系统的研究

发布时间：2024-01-27 12:36

　　近年来,国内移动互联网迅速发展,自媒体平台的影响力越来越大,正逐步成为人们获取信息的重要来源。微信公众平台作为众多自媒体平台的重要代表,目前入驻的用户已达数千万。本文将通过分析微信公众号的相关信息,设计微信公众平台自动化运营系统,并对该系统的素材分类和文章推荐这两大主要功能进行深入研究。该系统可以为公众号运营者寻找素材时提供极大的方便,可以在减少运营者工作量的同时发布高质量推文,以达到吸引用户持续关注的目的。本文的主要工作如下:(1)设计搭建了微信公众平台自动化运营系统框架,并且对其各个功能模块进行了逐一的设计和实现。详细描述了系统任务的执行流程,并实现数据采集功能、文本分类功能、文章个性化推荐功能等。(2)结合UIautomator和Xposed工具完成了微信文章数据采集,并存储于MySQL数据库中,为系统的运行提供必要的数据支持。(3)通过对现有特征选择算法和分类算法的研究和实验对比,提出一种适合长短混合文本数据集的特征选择方法,同时结合GloVe实现文本向量化,最后通过LinearSVM分类算法对微信文章进行分类。实验结果显示,该模型在微信文章分类中效果良好。平均准确率达到87%...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

图1.1历年日均手机接触时长

图1.2手机阅读接触群体通过手机进行的活动比例近几年来，微信也成为了我国学界研究的热点问题

图2.1原始文章数据示例

图2.2线性可分支持向量机

本文编号：3886977