申请/专利权人：江苏海洋大学

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117806846A

主分类号：G06F9/54

分类号：G06F9/54;G06N3/0455;G06F18/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明是一种融合层次注意力机制的事件预测方法，涉及网络事件预测方法。其其步骤如下：结合连续时间领域内的时间序列信息，将序列通过层次注意力机制，形成事件层次化信息；利用点过程进行对层次信息的处理，并通过概率分布函数预测出事件发生的时间。该方法综合考虑了已有的时序点过程，在连续时间事件序列信息提取方面进行改进，将层次注意力机制与时序点过程结合，建立了层次时序点过程方法，在事件序列信息提取后，将信息通过层次注意力机制，将进一步分析后的信息投入点过程中进行预测，更合理地利用了点过程以及层次注意力相关理论，更合适于事件预测领域。

主权项：1.一种融合层次注意力机制的事件预测方法，其特征在于，其具体步骤如下：A、结合连续时间领域内的时间序列信息，将序列通过层次注意力机制，形成层次化事件信息；B、利用点过程进行对层次信息的处理，并通过概率分布函数预测下一次事件发生的时间。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏海洋大学 一种融合层次注意力机制的事件预测方法

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