[发明专利]一种基于迁移学习的社交网络衍生话题传播预测方法

摘要

本发明属于社交网络舆情分析领域，具体涉及一种基于迁移学习的社交网络衍生话题传播预测方法，该方法包括提取话题数据的相关属性，采用IT2vec表示学习算法进行原始话题到衍生话题的迭代表示，采用基于TCA的领域自适应方法对原始话题和衍生话题进行特征适配，得到通用特征数据；基于主观认知博弈理论构建CNN预测模型，采用通用特征数据训练CNN预测模型，并利用迭代表示结果对训练后的CNN预测模型进行测试；采用测试好的CNN预测模型对当前衍生话题的传播趋势进行预测；本发明能够有效预测衍生话题的传播趋势，对于及时控制谣言等负面话题的进一步演化和正确引导网络舆论至关重要。