标题：融合循环神经网络与卷积神经网络的话题趋势预测方法
作者：刘晨 刘超
作者单位：重庆理工大学计算机科学与工程学院，重庆 400054
关键字：热点话题预测；LSTM；卷积神经网络
摘要：针对目前热点话题趋势预测模型长距离依赖不足的问题，提出一种融合LSTM与卷积神经网络的话题趋势预测模型TP-CT（Topic Propagation base on CNN and TCN）。首先以热度值为基础融合上文信息，然后分别通过LSTM网络及卷积神经网络耦合不同距离的时序信息和空间结构信息、全局时间和空间结构信息并送入全链接神经网络预测出热度趋势值。实验结果表明：与现有研究相比，TP-CT模型的均方误差、均方根误差、平均绝对误差最低降低了1%、2%、1%，表明该模型是合理有效的。