布谷鸟算法优化支持向量机的网络热点话题预测

被引：7

作者：

戴臻

机构：

[1] 湖南科技职业学院软件学院

来源：

计算机应用与软件 | 2014年 / 31卷 / 04期

关键词：

热点话题; 布谷鸟搜索算法; 支持向量机; 文本聚类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

摘要：

热点话题具有突发性和实时性,负面热点话题会对社会稳定产生不利影响,为了准确刻画热点话题变化趋势,建立一种布谷鸟搜索CS(cuckoo search)算法优化支持向量机(SVM)的热点话题预测模型(CS-SVM)。首先对网络文本进行聚类预处理,并获取热点话题的时间序列;然后利用SVM对时间序列进行建模,并采用CS算法优化SVM参数;最后通过仿真实验对CS-SVM模型性能进行测试。仿真结果表明,相对于对比预测模型,CS-SVM模型可以准确描述热点话题的变化趋势,提高了热点话题的拟合精度和预测精度。

引用

页码：330 / 333

页数：4

共 15 条

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