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基于组合模型的网络热点话题动态预测算法的研究
文献摘要：
网络热点话题的信息主要来自微博、网评和新闻事件,热点事件的态势走向是舆情管理的重要内容.为了实现对多种复杂因素影响、无明显规律变化的网络热点事件进行分析和演变预测,提出了基于组合模型的网络热点话题动态预测算法.使用改进的k-means聚类分析缩小样本空间范围,然后应用改进果蝇算法筛选支持向量机的最优参数,进一步提升预测模型的精度.实验结果表明:所提出的组合模型预测精度达到了 99％,同时,性能方面也有较大的提升,具有较高的理论价值和实际推广应用效果.
文献关键词：
k-means聚类;果蝇算法;支持向量机;热点话题预测
中图分类号：
作者姓名：
杨茜;王克勤
作者机构：
西安医学院,公共卫生学院,陕西,西安710021;成都理工大学,信息科学与技术学院,四川,成都610059
文献出处：
引用格式：
[1]杨茜;王克勤-.基于组合模型的网络热点话题动态预测算法的研究)[J].微型电脑应用,2022(09):16-18,22
A类：
热点话题预测
B类：
动态预测,预测算法,微博,新闻事件,舆情管理,网络热点事件,means,小样本,样本空间,空间范围,应用改进,改进果蝇算法,最优参数,组合模型预测,理论价值
AB值：
0.277673
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