基于小波多尺度的网络论坛话题热度趋势预测

• 作者: 张虹 赵兵 钟华
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 小波分解与重构 ARIMA模型 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统结构
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3616字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.04.022

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵兵		63	750	17.0	25.0
2	钟华	北京城市学院人工智能研究所	5	130	4.0	5.0
3	张虹	北京城市学院人工智能研究所	3	65	3.0	3.0