布谷鸟算法优化支持向量机的网络热点话题预测

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。