一种基于集成学习的线上内容热度预测方法

摘要

本发明公开了一种基于集成学习的线上内容热度预测方法，涉及自然语言处理领域，包括预测预料的选择与爬取；对爬取的语料进行预处理；对预处理后的语料向量化，确定热度阈值；模型训练与集成。该方法综合考虑了线上内容的话题、标题和内容质量，使得预测模型具有可扩展性；使用集成学习的方法预测线上内容热度，使得预测具有鲁棒性，且更加准确；性能相近的基础学习器进行集成，可得到较好的效果。