平台舆论数据主题的预测模型训练方法、预测方法及装置
公开
摘要
本发明提供了一种平台舆论数据主题的预测模型训练方法、预测方法及装置，其中该训练方法包括：根据平台舆论文本集得到平台文本数据集；利用主题模型对平台舆论文本数据集中每个数据主题分类，得到相应主题；对每个时间片内所有平台舆论文本数据的主题进行统计，得到包含时间片信息的平台舆论主题向量；根据节假日信息对包含各时间片的时间片序列编码，得到节假日向量；拼接包含时间片信息的平台舆论主题向量和节假日向量，得到包含节假日信息的平台舆论主题向量；利用包含节假日信息的平台舆论主题向量形成训练数据集对初始神经网络进行训练，得到平台舆论数据主题的时间序列预测模型。通过上述方案能够实现主题的时间序列预测并提高预测效果。
基本信息
专利标题 ：
平台舆论数据主题的预测模型训练方法、预测方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114386394A
申请号 ：
CN202011107203.2
公开（公告）日 ：
2022-04-22
申请日 ：
2020-10-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
汪涛张守菊黄佳佳戴永恒刘学谦
申请人 ：
电科云（北京）科技有限公司
申请人地址 ：
北京市石景山区石景山路54号院6号楼5层501-3
代理机构 ：
北京金咨知识产权代理有限公司
代理人 ：
秦景芳
优先权 ：
CN202011107203.2
主分类号 ：
G06F40/216
IPC分类号 ：
G06F40/216 G06F40/284 G06N3/04 G06N3/08 G06F16/33 G06F16/35
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F40/216
使用统计方法
法律状态
2022-04-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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