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基于邻居感知表示学习的在线生成内容热度预测方法

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摘要

本发明属于智能互联网热度预测技术领域，涉及一种基于邻居感知表示学习的在线生成内容热度预测方法，包括：利用通用先验知识初始化传播级联中每个用户的特征表示；利用自激励机制，通过聚合用户下游邻居学习更新每个用户的特征表示；利用时间间隔效应，为每个用户聚合邻居影响力表示；利用时间衰减效应，获得观察时间窗口截止时刻的影响力表示；将观察时间窗口截止时刻的影响力表示加和池化，得到传播级联的特征表示；将传播级联的特征表示映射到其最终热度增量。本发明融合在线生成内容传播热度增长机制，具有良好的可解释性；针对在线生成内容的最终热度，以端到端的方式建模热度增长动态过程，具备较优的预测能力。

著录项

公开/公告号CN114037549A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-11

原文格式PDF
申请/专利权人北京交通大学;
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申请/专利号CN202111176289.9
发明设计人鲍鹏;徐昊;寇志岗;
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申请日2021-10-09
分类号G06Q50/00(20120101);G06Q10/04(20120101);G06N3/08(20060101);G06F16/9536(20190101);
代理机构11392 北京卫平智业专利代理事务所(普通合伙);
代理人闫萍
地址 100044 北京市海淀区上园村3号
入库时间 2023-06-19 14:09:38

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-03-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q50/00 专利申请号:2021111762899 申请日:20211009

实质审查的生效

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