【摘 要】
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为实现对话题趋势的预测,提高现有预测模型的预测精度,提出一种基于PSO优化BP神经网络的热点话题趋势预测模型。综合分析话题的热度表现形式,选取具有良好表征能力的话题热度
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费中国民航大学专项基金项目(3122014C018),中国民航大学科研启动费基金项目(09QD02X)
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为实现对话题趋势的预测,提高现有预测模型的预测精度,提出一种基于PSO优化BP神经网络的热点话题趋势预测模型。综合分析话题的热度表现形式,选取具有良好表征能力的话题热度指标,构建话题热度的时间序列值;基于PSO算法全局寻优的良好性能,构建基于PSO优化的BP神经网络话题热度预测模型,改善BP神经网络易陷入局部最优值的缺陷。综合对比分析预测曲线及误差曲线图,验证了提出模型具有较高的预测精度,能够很好地模拟话题热度的变化趋势。提出话题热度增长率的概念对热点话题趋势进行预测分析,该方法对热点话题的预测具有一定的现实指导意义。
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