【摘 要】
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本文通过分析并利用不同话题之间的相关性提出话题交叉回归方法(Topic Cross Regression,TCR),该方法将话题的流行度序列建模为其他相关话题的流行度序列的线性回归函数
【机 构】
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国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京100029
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本文通过分析并利用不同话题之间的相关性提出话题交叉回归方法(Topic Cross Regression,TCR),该方法将话题的流行度序列建模为其他相关话题的流行度序列的线性回归函数。为获得相关话题集,TCR 在回归分析前对话题流行度序列进行聚类。在TCR 基础上提出两步预测法TCR+,第一步利用自回归方法预测相关话题的流行度,第二步基于相关话题流行度预测值利用TCR 对当前话题的流行度进行预测。大量实验结果表明TCR 和TCR+比传统方法取得了更好的预测效果,并发现聚类分析可有效消除流行度存在突变的话题给回归分析带来的干扰。
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