2023年11月23日发(作者：)

基于时间序列分析的新闻热点预测技术研究

随着互联网的迅速发展，新闻资讯的传播速度越来越快，新闻事件的轮播时间

也越来越短，很多热点新闻一夜之间就会被冷落，导致在新闻舆情监测中，分析师

难以掌握全局状况和未来发展趋势。因此，随着技术的不断创新与完善，基于时间

序列分析的新闻热点预测技术受到越来越多的关注和研究。

一、基础理论

1、时间序列分析

时间序列分析是一种对特定事件或现象随时间变化规律进行分析与研究的方法。

它通过对现象的历史数据进行收集、整理和归纳，找到其中的变化模式并进行预测，

从而为未来的决策提供参考。时间序列分析常用的算法包括ARIMA、VAR等。

2、热点预测

为了更加准确地预测热点事件的未来发展趋势，需要将数据进行特征工程处理。

这个过程中，可以提取出相关的特征指标，以便更好地反映热点事件的变化和规律

性。

3、模型建立

综合前面的数据分析和特征工程，我们可以建立一种时间序列预测模型，通过

训练和调优，得到最优的预测模型，以便为后续的热点事件预测提供参考。

4、实时监测