细粒度分析学科领域热点主题发展脉络并对利用机器学习算法对未来发展趋势进行准确预测研究。防法/过程」提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架，以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论文摘要数据研究热点主题并进行主题演化关联构建，然后选取BP神经网络、支持向量机及LSTM模型等3种典型机器学习算法进行预测分析，最后利用RE指标和精准度指标评价机器学习算法预测效果并对基因工程领域在医药卫生、农业食品等方面研究趋势进行分析。实验表明基于LSTM模型对热点主题未来发展趋势预测准确度最高，支持向量机预测效果次之，BP神经网络预测效果较差且预测稳定性不足，同时结合专家咨询和文献调研表明本文方法可快速识别基因领域研究主题及发展趋势，可为我国学科领域大势研判和架构调整提供决策支持和参考。

针对目前互联网“富信息化”现象，提出了基于机器学习的网络热点话题预测的思想。该思想通过总结能尽量准确描述热点话题的一组特征，得到每篇新闻各自的特征向量，并针对大量近期已知是否热门的随机新闻样本内容进行聚类处理。基于健壮精准的分类算法，利用支持向量机将向量映射到高维空间达到分类目的。在机器学习过程中，采用大量试验的方法修改并完善特征向量的组成、度量及权重，最终达到准确作出热点话题预测的目的。

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抖音如何正确关联热点上热门？

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更多资料参考我的博文： YYDatav的数据可视化大屏《精彩案例汇总》（Java SpringBoot&Echarts源码） https://yydatav.blog.csdn.net/article/details/123652970 另有：YYDatav的数据可视化大屏《精彩案例汇总》（Python&Echarts源码） https://yydatav.blog.csdn.net/article/details/120705616?spm=1001.2014.3001.5502

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