[发明专利]一种基于深度生存分析的网络话题爆发时间预测方法有效
| 申请号： | 202010738271.2 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN111966829B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 田玲;罗光春;陈爱国;张栗粽;唐文佚;吴东东 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/9532;G06F40/289 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 周刘英 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度生存分析的网络话题爆发时间预测方法，属于网络话题预测领域。本发明包括以下步骤：获得数值时间序列数据，将网络话题相关数值量转化为时间序列；获得文本时间序列数据，将网络话题相关时变文本转化为时间序列；获得文本特征时间序列，基于所设置的文本特征提取器，通过文本时间序列数据获得文本特征时间序列；构建基于生存分析的深度学习模型，深度生存模块进行回归预测，输出话题危险率；模型训练，模型训练基于全新设计的损失函数进行训练；确定判断阈值，通过枚举法找到最优判断阈值，实现网络话题爆发时间预测。本发明用于网络话题的爆发预测，能有效提升预测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 生存 分析 网络 话题 爆发 时间 预测 方法 | ||
【主权项】：
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