基于组合模型的网络热点话题动态预测算法的研究

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.

关键词：k-means聚类、果蝇算法、支持向量机、热点话题预测

所属期刊栏目：38

分类号：G807.01(体育理论)

资助基金：陕西省自然科学研究专项项目2019YAJS0235

在线出版日期：2022-11-02（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：16-18,22