一种基于多维特征融合的话题传播预测方法及系统

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一种基于多维特征融合的话题传播预测方法及系统
申请号:CN202510862281
申请日期:2025-06-25
公开号:CN120705511A
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
本发明涉及网络信息传播预测技术领域,公开了一种基于多维特征融合的话题传播预测方法及系统,包括对多维特征进行提取,并将多维特征输入至Transformer的decoder层进行融合,构建预测模型进行话题传播预测;所述多维特征包括用户综合影响力、文本情感特征、时间动态特征、用户交互行为。本发明通过动态用户建模、多模态特征融合和智能时序分析三大模块的协同优化,显著提升社交网络传播预测准确率,实现对社交网络中话题传播趋势的精准预测。
技术关键词
话题 情感特征 构建预测模型 粉丝 信息传播预测 多模态特征融合 预测系统 文本 关系 动态 LSTM模型 特征提取模块 数据采集模块 矩阵 指标 注意力机制 融合特征 社交 因子