【摘 要】
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为克服大数据背景下的重大事件趋势预测研究在特征选择上的局限性问题,提出一种基于改进潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)特征抽取的重大事件趋势预测方法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61673146)
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为克服大数据背景下的重大事件趋势预测研究在特征选择上的局限性问题,提出一种基于改进潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)特征抽取的重大事件趋势预测方法。首先,利用网络爬虫辅助新闻数据采集;其次,利用主题模型取代专家知识进行特征抽取与向量表示,并针对LDA主题模型存在的主题噪声以及在特征词偏向性问题,设计了一种改进模型NR-IDF-LDA;最后,利用机器学习分类模型进行预测结果输出。以朝核行为趋势预测为例进行验证,提出方法的全时间段预测准确率达到80.56%,召回
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