捕鱼算法优化核极限学习机的微博热点话题预测

发布时间：2017-11-02 01:08

  本文关键词：捕鱼算法优化核极限学习机的微博热点话题预测

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【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。
【作者单位】： 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
【基金】：陕西省科技攻关项目(2013JM8037)
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 近年来,随着信息网络技术的迅猛发展,互联网成为人们表达观点、获取信息和进行社交活动的一个重要工具,每天在互联网上产生的微博数据数以亿计,样对于传统新闻媒体,微博用户不仅是接受者,而且是信息发起者,互动性更强[1]。一些突发事件往往在微博中会表现出来,因此如何对微博，

本文编号：1129302