基于多特征混合神经网络的内容传播热区预测方法
授权
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。
基本信息
专利标题 ：
基于多特征混合神经网络的内容传播热区预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112822045A
申请号 ：
CN202011644100.X
公开（公告）日 ：
2021-05-18
申请日 ：
2020-12-31
授权号 ：
CN112822045B
授权日 ：
2022-04-12
发明人 ：
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
申请人 ：
天津大学
申请人地址 ：
天津市南开区卫津路92号
代理机构 ：
中科专利商标代理有限责任公司
代理人 ：
鄢功军
优先权 ：
CN202011644100.X
主分类号 ：
H04L12/24
IPC分类号 ：
H04L12/24 H04W28/14 H04L29/08 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-12 ：
授权
2021-06-04 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 12/24
申请日 : 20201231
申请日 : 20201231
2021-05-18 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
