基于CS-SVM的网络热点话题变化趋势预测

• 作者: 邱仕坦
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 热点话题 布谷鸟搜索算法 支持向量机 参数优化
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 页码范围: 381-386
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 4566字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.2014.03.0381

摘要

为了提高网络热点话题变化趋势的预测精度,提出一种布谷鸟搜索(CS)算法优化支持向量机(SVM)参数的热点话题变化趋势预测模型(CS-SVM).首先获取热点话题的时间序列,然后将SVM参数作为一个鸟巢位置,通过CS算法模拟布谷鸟种群寄生繁衍机制找到最优参数,最后根据最优SVM参数建立热点话题变化趋势预测模型,并采用仿真实验对模型性能进行测试.结果表明,相对于对比预测模型,CS-SVM提高了热点话题变化趋势预测精度,可以准确刻画热点话题变化趋势,是一种理想的复杂、多变热点话题变化趋势预测工具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱仕坦	福州大学信息化建设办公室	3	16	2.0	3.0