[发明专利]双向社会影响学习的传播流行度预测方法在审
| 申请号： | 202211196722.X | 申请日： | 2022-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN115618124A | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 王振宇;黄振华;吴志祥 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种双向社会影响学习的传播流行度预测方法。所述方法包括以下步骤：收集信息传播网络数据，构建信息传播的图序列数据；构建基于图序列注意力网络的模型；构建基于图序列注意力网络和解码器结合的宏观动态流行度预测模型；将图序列数据输入到基于图序列注意力网络和解码器结合的宏观动态流行度预测模型进行迭代训练；输入信息传播的图序列数据，利用训练获得的模型对信息传播不同时刻的流行度进行预测。本发明应用多层次的双向注意力机制对传播动态图的时空特征进行学习，有效地学习不同时刻传播网络子图的局部和全局的依赖关系，考虑前后时刻传播子图在结构上的双向社会影响信息，具有较好的可用性。 | ||
| 搜索关键词： | 双向 社会 影响 学习 传播 流行 预测 方法 | ||
【主权项】：
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