[发明专利]基于多特征混合神经网络的内容传播热区预测方法有效
| 申请号： | 202011644100.X | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112822045B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 王晓飞;张恒;黄少远;彭国政;张宇熙;沙宇恒;马云高;宋卓;赵娟;朱克平;谢颖捷;王铁铮 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | H04L41/147 | 分类号： | H04L41/147;H04W28/14;H04L67/568;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 鄢功军 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多特征混合神经网络的内容传播热区预测方法，包括：对内容的传播数据进行分类和筛选，确定传播数据的GPS信息；通过Geohash编码算法对GPS信息进行编码；根据传播数据的Geohash编码构建静态内容传播图；根据静态内容传播图构建内容传播时空图；将内容传播时空图与内容传播时空图的空间特征矩阵输入到GCN模型中进行特征提取和融合，输出表征向量；将表征向量输入到LSTM模型中进行计算，输出热区预测矩阵。本发明能够准确的内容传播热点预测，指导服务器部署和内容缓存策略制定，改善用户体验，减轻蜂窝网络传输压力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 混合 神经网络 内容 传播 预测 方法 | ||
【主权项】：
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