捕鱼算法优化核极限学习机的微博热点话题预测

被引:5
作者
姬建新
机构
[1] 西安理工大学高等技术学院
关键词
网络微博; 在线性极限学习; 热点话题; 捕鱼算法;
D O I
10.14016/j.cnki.jgzz.2015.01.128
中图分类号
TP393.092 [];
学科分类号
080402 ;
摘要
微博热点话题预测对网络舆情控制与管理具有重要意义,针对微博网络热点话题的随机性、非线性以及核极限学习的隐层权值和隐层阈值优化难题,提出一种捕鱼算法优化在核极限学习的微博热点话题预测模型。首先将微博网络热点话题历史样本划分训练样本和测试样本集,然后采用在核极限学习对微博热点话题训练样本进行学习与建模,并采用捕鱼算法优化在线极限学习的隐层权值和隐层阈值,最后采用微博热点话题测试样本对其性能进行测试。实验结果表明,本文模型可以描述微博热点话题的发展趋势,提高了网络热点话题的预测精度,而且性能优于其它网络热点话题预测模型。
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