基于机器学习的网络媒体热点话题 预测方法研究与实现
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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