【摘 要】
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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
【机 构】
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福州大学信息化建设办公室,福建省超级计算中心
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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.
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