基于小波多尺度的网络论坛话题热度趋势预测

摘要：

文中基于小波多尺度分析进行网络论坛话题热度趋势的预报.该方法主要是对由帖子的点击数(或回复数)所形成的原始时间序列进行小波分解与重构,得到一个低频信号和多个不同尺度的高频信号;对具有近似平稳特征的低频信号建立ARIMA预测模型;对变化较多的各高频信号分别建立神经网络预测模型;然后分别对各信号进行一步预测并组合预测结果,获得网络论坛话题热度的最终预测.实验表明:将本方法用于网络论坛话题的热度趋势预测,可得出良好的预测精度.

关键词：时间序列、小波分解与重构、ARIMA模型、神经网络

所属期刊栏目：19

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划研究资助项目2005AA147030

在线出版日期：2009-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：76-79