【svm回归预测】基于CS-SVM的网络热点话题变化趋势预测

本文作者：邱仕坦；成功正常投稿发表论文到《福州大学学报(自然科学版)》2014年03期,引用请注明来源400期刊网！

【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.
【论文正文预览】：0引言随着网络技术的飞速发展,网络已渗透到社会的每一个角落,热点话题作为网络舆情的一种表现形式,具有突发性和实时性,网络上的灰色、负面话题对社会稳定、公共安全产生不利影响,因此,准确地对网络热点话题变化态势进行预测,具有十分重要的实际应用价值[1].网络热点话题是一
【文章分类号】：TP18
【稿件关键词】：热点话题布谷鸟搜索算法支持向量机参数优化
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【稿件标题】：【svm回归预测】基于CS-SVM的网络热点话题变化趋势预测
【作者单位】：福州大学信息化建设办公室;福建省超级计算中心;
【发表期刊期数】：《福州大学学报(自然科学版)》2014年03期
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【版权所有人】：邱仕坦；

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