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成果搜索

author:

邱仕坦 (邱仕坦.) [1]

Indexed by:

PKU CSCD

Abstract:

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.

Keyword:

参数优化 布谷鸟搜索算法 支持向量机 热点话题

Community:

  • [ 1 ] 福州大学信息化建设办公室
  • [ 2 ] 福建省超级计算中心

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Source :

福州大学学报(自然科学版)

ISSN: 1000-2243

CN: 35-1337/N

Year: 2014

Issue: 03

Volume: 42

Page: 381-386

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