基于支持向量机的网络舆情混沌预测

• 作者: 胡学钢 黄敏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网络舆情 支持向量回归机 相空间重构 混沌理论
• 年，卷（期）: 2013,（24）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 130-134
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 4548字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1307-0248

摘要

精确预测网络舆情发展趋势，对防止负面网络舆情对公共安全威胁具有重要意义，针对网络舆情变化的时变性、混沌性，提出一种基于支持向量机的网络舆情混沌预测模型（PHR-SVR）。证明了网络舆情具有混沌特性，根据Takens定理分别采用互信息法和G-P法确定延迟时间和嵌入维数重构网络舆情时间序列相空间；在相空间中，利用支持向量回归机（SVR）建立网络舆情预测模型，与其他预测模型进行对比实验。结果表明，相对于对比模型，PHR-SVR提高了网络舆情的预测精度和可靠性，预测结果具有一定实用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡学钢	合肥工业大学计算机与信息学院	314	3156	27.0	39.0
2	黄敏		19	92	4.0	9.0