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申请/专利权人：上海交通大学
申请日：2024-03-28
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260466A
主分类号：G06F16/953
分类号：G06F16/953;G06F18/20;G06F18/213
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：一种基于二阶并行储备池计算模型的舆情传播关系挖掘与预测方法及系统，通过Gumbel‑softmax技术采样生成候选的传播网络邻接矩阵，解耦网络计算与采样使生成过程可微；将原始舆情数据与生成的候选网络邻接矩阵抽象为图网络中的节点信息与边；在图网络中提取节点本身及其一阶、二阶邻居的特征，进行拼接聚合；构建并行模型，每个模型分别预测单个节点的未来特征；构建储备池计算模型作为并行模型中单个模型的实现，网络随聚合特征的输入而动态进化，并作出未来预测；使用MSE作为模型预测的评价指标。本发明通过图网络生成、高阶信息聚合等方法，挖掘海量舆情数据中的关联，实现无需对未知传播网络建模的快速可靠预测，为大规模舆情传播网络分析提供了技术选择。
主权项：1.一种基于二阶并行储备池计算模型的舆情传播关系挖掘与预测方法，其特征在于，包括：通过Gumbel-softmax技术采样生成候选网络邻接矩阵；将舆情数据与传播关系抽象为图网络，其中，原始舆情数据抽象为图网络中的节点信息，所述候选网络邻接矩阵作为图网络的边；在所述图网络中提取节点本身及其一阶、二阶邻居的特征，进行拼接聚合；构建并行预测模型，每个并行的预测模型分别得到单个节点的聚合特征；构建储备池计算模型作为并行模型中单个模型的实现，网络随聚合特征的输入而动态进化，并作出未来预测；使用MSE作为模型预测的评价指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于二阶并行储备池计算模型的舆情传播关系挖掘与预测方法及系统
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