自适应在线社交网络热点话题发展趋势预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种自适应在线社交网络热点话题发展趋势预测方法及系统，预测方法包括如下步骤：a、预处理在线社交网络舆情信息，获得进行预测所需的时间序列；b、分析时间序列，通过判断时间序列本身以及一阶二阶微分后的时间序列的平稳性，给出合适的预测模型；c、对相应的模型进行初始化、并进行参数估计和模型训练；d、采用相应模型预测在线社交网络舆情发展趋势。本发明还公开了一种自适应在线社交网络热点话题发展趋势预测系统。本发明可用于网络安全。

主权项

一种自适应在线社交网络热点话题发展趋势预测方法，其特征在于：包括如下步骤：a、预处理在线社交网络舆情信息，获得进行预测所需的时间序列；b、分析时间序列，判断时间序列的平稳性，如果该时间序列平稳，则选择ARIMA模型进行预测；如果该时间序列不平稳，判断该时间序列一阶差分的平稳性，如果该时间序列的一阶差分平稳，则选择ARIMA模型进行预测；如果该时间序列的一阶差分不平稳，判断该时间序列二阶差分的平稳性，如果该时间序列的二阶差分平稳，则选择ARIMA模型进行预测；如果该时间序列的二阶差分不平稳，则选择BPNN模型进行预测；c、对相应的模型进行初始化、并进行参数估计和模型训练；d、采用相应模型预测在线社交网络舆情发展趋势。