一种多特征融合产品的情感趋势预测模型、建立方法及预测方法
公开
摘要
本公开提供了一种多特征融合产品的情感趋势预测模型、建立方法及预测方法，旨在解决现有技术中面对海量的评论数据，很难提前预测分析出市场对于新产品的评价情感趋势走向的问题。情感趋势预测模型建立方法包括：爬取产品的评论数据以及属性特征数据；对爬取的数据进行数据清洗，对清洗后的评论数据进行情感分析获得产品的产品情感值，在产品上标记产品情感值，将产品属性特征与情感值构成模型原始数据，构建模型原始数据集；将所述原始数据集划分为训练数据集和测试数据集；搭建情感趋势预测模型：堆叠深度可分离卷积特征提取层、卷积注意力层、双向长短期记忆网络预测层和全连接层，得到情感趋势预测模型；并对情感趋势预测模型进行训练。
基本信息
专利标题 ：
一种多特征融合产品的情感趋势预测模型、建立方法及预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580707A
申请号 ：
CN202210104817.8
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-01-26
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
周庆燕李号胡赛
申请人 ：
安徽农业大学
申请人地址 ：
安徽省合肥市长江西路130号
代理机构 ：
杭州知学知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
何红信
优先权 ：
CN202210104817.8
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06N3/12 G06N3/04 G06K9/62 G06F16/951 G06F16/215
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
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
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-06-03 ：
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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