LDA和KNN相结合的帖子热度预测算法

随着互联网的快速发展,网络舆情对社会的影响与日俱增.对互联网上网民产生的海量文本内容进行快速准确的分析,以及在此基础上捕捉网络舆情,并对其发展趋势进行预测,对社会经济发展无疑具有重要意义.为此,本文研究了论坛中帖子的热度预测问题,针对现有算法在度量帖子内容相似性时仅仅考虑字面上的相似性,未涉及语义层面,并且未考虑发帖人的特定喜好等不足,提出了LDA(潜在狄利克雷分配)与KNN(K近邻)相结合的热度预测算法,该算法利用LDA挖掘帖子表面文本隐藏的主题信息和用户感兴趣的主题信息,在概念层面上度量帖子之间的相似性,在此基础上基于KNN算法对帖子的热度进行预测.在两组数据集的实验结果表明,所提出的算法在预测准确率方面明显优于相关工作中的方法,平均准确率分别提高了4.34%和2.52%.     

温度对污泥焚烧灰中重金属迁移行为与浸出特性的影响

实验考察了温度分别为500、600、700和800℃时,污泥在焚烧炉中停留25min后的污泥灰中和原污泥中重金属(Mn、Co、Ni、Cu、Cr、Cd、Pb)的含量;采用改进的分步BCR提取法来研究7种重金属的酸溶态、可还原态、可氧化态和残渣态的分布特征,并利用地累积指数法(Igeo)对重金属潜在风险进行了评价,模仿酸雨条件探讨了污泥焚烧前后重金属的浸出特性.实验结果表明,污泥焚烧温度达到500℃以上,焚烧灰中上述7种金属元素可氧化态和残渣态基本呈增长趋势,生态风险等级均不同程度的降低,700℃时,各元素主要以残渣态形式存在,此时,Pb、Cr、Co三种元素的Igeo潜在生态风险等级由原来的1级降为0级,Cd元素的Igeo风险等级由原来的9级降为7级,在800℃时,Cu元素的风险级别由2级降为1级.浸出毒性实验表明,焚烧灰中重金属浸出毒性远远低于焚烧前,随着温度的升高,浸出毒性呈现下降趋势,且随着时间的增加,浸出毒性含量逐渐增大.原污泥Mn元素在4h浸出率100%,700℃焚烧后,20h浸出率下降到27.1%;Cu元素800℃焚烧后,20h浸出率由原来的20.6%降低到4.2%;Co、Ni、Cr、Cd、Pb元素,700℃焚烧后,20h浸出率分别由原来的18.3%、22.7%、14.3%、9.4%、18.2%降低到3.0%、3.5%、0.31%、0.28%、0.21%,其整体浸出能力与重金属形态分析结果基本一致.