LDA和KNN相结合的帖子热度预测算法

被引：7

作者：

王卫姣 ^{[1
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陈黎 ^{[1
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王亚强 ^{[1
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聂恩伦 ^{[1
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何建英 ^{[2
]}

金晖 ^{[3
]}

于中华 ^{[1
]}

机构：

[1] 四川大学计算机学院

[2] 四川省军区军训办公室

[3] 华西第二医院信息管理部

来源：

四川大学学报(自然科学版) | 2014年 / 51卷 / 03期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

网络舆情; 潜在狄利克雷分配; K近邻; 帖子热度预测; 相似性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.09 []; TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

080402 ;

摘要：

随着互联网的快速发展,网络舆情对社会的影响与日俱增.对互联网上网民产生的海量文本内容进行快速准确的分析,以及在此基础上捕捉网络舆情,并对其发展趋势进行预测,对社会经济发展无疑具有重要意义.为此,本文研究了论坛中帖子的热度预测问题,针对现有算法在度量帖子内容相似性时仅仅考虑字面上的相似性,未涉及语义层面,并且未考虑发帖人的特定喜好等不足,提出了LDA(潜在狄利克雷分配)与KNN(K近邻)相结合的热度预测算法,该算法利用LDA挖掘帖子表面文本隐藏的主题信息和用户感兴趣的主题信息,在概念层面上度量帖子之间的相似性,在此基础上基于KNN算法对帖子的热度进行预测.在两组数据集的实验结果表明,所提出的算法在预测准确率方面明显优于相关工作中的方法,平均准确率分别提高了4.34%和2.52%.

引用

页码：467 / 473

页数：7

共 12 条

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