基于鲁棒回声状态网络的网络微博热门话题建模与预测

• 作者: 刘英华
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 微博热门话题 回声状态网络 相空间重构 预测模型
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 295-299
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4049字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.01.071

摘要

为了提高微博热门话题的预测精度,提出一种基于鲁棒回声状态网络RESN(robust echo state network)的微博热门话题预测模型.首先收集微博热门话题时间序列,并基于混沌理论确定最优时间延迟和嵌入维数,然后通过相空间重构建立微博热门话题学习样本,并输入到RESN进行训练,建立微博热门话题预测模型,最后采用仿真实验对模型性能进行测试.仿真结果表明,相对于其他微博热门话题模型预测,该模型更好地描述了网络微博热门话题的变化态势,提高了微博热门话题的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘英华	华中农业大学楚天学院	10	15	2.0	3.0