基于去重样本的社交网络和LSTM模型准确率计算方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开的基于去重样本的社交网络和LSTM模型准确率计算方法，包括以下步骤：步骤1、集合构建，将原始序列数据集按照给定的类别构建的集合称为原始结果集合；步骤2、LSTM验证，先使用LSTM模型对数据进行分类，然后过滤分类正确的结果；将分类结果中帖子类型为主贴的保持不变，帖子类型为评论的在原始序列数据集中进行搜索，搜索当前评论对应的主贴；步骤3、回溯，拿到所有主贴后按照原始序列数据集构建社交网络；步骤4、衔接，将步骤1中构建的原始结果集合和步骤2LSTM和步骤3社交网络融合产生的结果集合进行融合和衔接。
基本信息
专利标题 ：
基于去重样本的社交网络和LSTM模型准确率计算方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114510649A
申请号 ：
CN202210180890.3
公开（公告）日 ：
2022-05-17
申请日 ：
2022-02-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
魏嵬李晓婉张贝贝
申请人 ：
西安理工大学
申请人地址 ：
陕西省西安市碑林区金花南路5号
代理机构 ：
西安弘理专利事务所
代理人 ：
弓长
优先权 ：
CN202210180890.3
主分类号 ：
G06F16/9536
IPC分类号 ：
G06F16/9536 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
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
G06F16/9536
••••基于社交或协作过滤搜索自定义
法律状态
2022-06-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9536
申请日 : 20220225
申请日 : 20220225
2022-05-17 ：
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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