为了提高微博舆情的预测精度,针对不同单一核函数的局限,用线性拟合确定两种核函数的权重提出改进的支持向量机模型。首先利用马尔科夫模型矩阵的稀疏程度提取影响因子指标,得到微博传播的增减趋势;然后用改进的支持向量机对实时数据按照4∶1的比例划分测试集和训练集,进行实时预测与警示。实验结果表明:应用马尔科夫模型进行微博舆情的主成分提取效果较佳,改进的支持向量机构造了新的组合核函数,比传统的预判效果更佳。
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