[发明专利]基于动静态深度表征的协同预测方法在审
| 申请号： | 201910369541.4 | 申请日： | 2019-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN110097225A | 公开（公告）日： | 2019-08-06 |
| 发明（设计）人： | 陈恩红;刘淇;张凯;赵洪科;李徵 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q40/04 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;郑哲 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于动静态深度表征的协同预测方法，包括：获取众筹平台上各项目的相关数据，并提取出其中项目属性数据，划分为动态属性与静态属性；将静态属性转换为向量表征；将动态属性通过预训练的模型进行情感表征与特征连接，并结合双向长短期记忆网络和注意力机制，得到相应的动态特征；将一个项目的向量表征与动态特征协同建模，并通过Softmax层处理，得到预测结果。该方法极大的提高了项目成功融资率预测分类结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 动态属性 动态特征 静态属性 协同 向量 预测 注意力机制 分类结果 记忆网络 项目成功 项目属性 预测结果 建模 转换 | ||
【主权项】：
1.一种基于动静态深度表征的协同预测方法，其特征在于，包括：获取众筹平台上各项目的相关数据，并提取出其中项目属性数据，划分为动态属性与静态属性；将静态属性转换为向量表征；将动态属性通过预训练的模型进行情感表征与特征连接，并结合双向长短期记忆网络和注意力机制，得到相应的动态特征；将一个项目的向量表征与动态特征协同建模，并通过Softmax层处理，得到预测结果。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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