改进的支持向量机在微博热点话题预测中的应用

摘要：

为了提高微博舆情的预测精度,针对不同单一核函数的局限,用线性拟合确定两种核函数的权重提出改进的支持向量机模型.首先利用马尔科夫模型矩阵的稀疏程度提取影响因子指标,得到微博传播的增减趋势;然后用改进的支持向量机对实时数据按照4:1的比例划分测试集和训练集,进行实时预测与警示.实验结果表明:应用马尔科夫模型进行微博舆情的主成分提取效果较佳,改进的支持向量机构造了新的组合核函数,比传统的预判效果更佳.

关键词：马尔科夫模型、组合支持向量机、微博、舆情、热点话题、预测

所属期刊栏目：37

分类号：G206(信息与传播理论)

资助基金：教育部人文社会科学研究项目“社交媒体潜在舆情发现及导控机制研究”13YJCZH144;广东省哲学社会科学规划项目“基于社交媒体的移动学习研究与实践”GD13CJY07;广东省攀登计划项目“大学生微博热点话题趋势预测系统”pdjh2015a0471

在线出版日期：2017-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：46-51