未来流行话题的有效预测在社交网络业务发展中起着重要作用。 它涉及两个具有挑战性的方面：预测主题是否会盛行以及何时。 现有主题建模，项目推荐和行动预测中的算法无法直接解决这一问题。 基于时间序列模型的经典预测框架可能能够在系统地对用户寻址的频率进行一系列周期性更改时预测热门话题。 但是，用户讨论的话题的频率在社交网络中经常不规则地变化。 本文提出了一种用于热点话题预测的通用概率框架，并探索了机器学习方法来预测热点话题模式。 引入了两个有效的模型PreWHether和PreWHen来预测主题何时以及