發(fā)布時間：2019-04-25 12:12

【摘要】：微博熱點話題受到多種因素的影響,具有強烈的非線性變化特點,為了獲得理想的微博熱點話題預測結果,提出基于數據挖掘技術的微博熱點話題預測模型。首先對當前微博熱點話題的研究現狀進行分析,指出當前微博熱點話題預測模型的局限性,然后采用數據挖掘技術,即支持向量機對微博熱點話題進行建模與分析,最后采用仿真實驗對微博熱點話題的預測性能進行分析。結果表明,數據挖掘技術可以描述微博熱點話題的變化特點,提高了微博熱點話題的預測準確性。
[Abstract]:Weibo hot topics are influenced by many factors and have strong nonlinear characteristics. In order to obtain ideal prediction results of Weibo hot topics, a Weibo hot topic prediction model based on data mining technology is proposed. Firstly, this paper analyzes the current research status of Weibo hot topics, points out the limitations of the current Weibo hot topic prediction model, and then uses data mining technology, that is, support vector machine (SVM), to model and analyze Weibo hot topics. Finally, simulation experiments are used to analyze the prediction performance of hot topics in Weibo. The results show that data mining can describe the characteristics of Weibo hot topics and improve the prediction accuracy of Weibo hot topics.
【作者單位】： 樂山師范學院計算機科學學院;
【基金】：2015年四川省教育廳項目:基于主題爬蟲技術的網絡輿情監(jiān)督及熱點發(fā)現研究(15ZB0258) 樂山市哲學社會科學2015年度管理項目:智慧旅游中的數據挖掘算法研究(SKL2015C18)
【分類號】：TP311.13;TP393.092

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本文編號：2465080