[发明专利]基于迭代优化策略的多模态信息社交媒体流行度预测方法有效
| 申请号： | 202010942007.0 | 申请日： | 2020-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN111984872B | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 毛震东;张勇东;黄梦琪 | 申请（专利权）人： | 北京中科研究院;中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06F16/432;G06F16/435 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;韩珂 |
| 地址： | 100193 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迭代优化策略的多模态信息社交媒体流行度预测方法，为了解决多模态数据利用不充分的缺陷，从帖子中提取了多模态特征；为了增强特征的时效稳定性，使用滑动窗口中对帖子特征进行平均，再进行多模态特征的融合，融合的特征利用LightGBM模型进行回归预测。为了解决流行度极值预测的难点，提出了一种迭代优化的策略，有效补偿了预测流行度分数的残差，特别是极值补偿。通过在SMPD2020数据集上进行的大量实验，取得了较好的效果，证明了本方法的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 优化 策略 多模态 信息 社交 媒体 流行 预测 方法 | ||
【主权项】：
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