申请/专利权人：上海蜜度科技股份有限公司

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117828429A

主分类号：G06F18/241

分类号：G06F18/241;G06F18/2415;G06F18/10;G06F18/2113;G06N3/047

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本申请提供了一种用于构建舆情事件消退预测模型的方法、装置及设备。其方法包括：获取历史舆情事件的若干个舆情网络数据并进行预处理；基于预设特征库，获取每个预处理后的舆情网络数据对应的每个特征的特征值，作为该舆情网络数据的第一特征集；基于皮尔逊相关系数，进行特征选择，得到第二特征集，并基于所有舆情网络数据的第二特征集，得到每个舆情网络数据的第三特征集并标准化处理，得到每个舆情网络数据的第四特征集；将每个舆情网络数据的第四特征集和标注的真值作为一个数据样本，基于获得的全部数据样本，训练PNN神经网络模型，完成舆情事件消退预测模型的构建。通过该方法得到的预测模型，可较准确地用于预测舆情事件是否处于消退期。

主权项：1.一种用于舆情事件消退预测的方法，其特征在于，所述方法包括：基于预设时间阈值，获取与已处于消退期的历史舆情事件相关的不同阶段的若干个多源异构舆情网络数据，并对每个多源异构舆情网络数据进行预处理，以得到多个预处理后的多源异构舆情网络数据；基于预设特征库，对每个预处理后的多源异构舆情网络数据进行特征量化处理，得到每个预处理后的多源异构舆情网络数据对应预设特征库的每个特征的特征值，作为每个预处理后的多源异构舆情网络数据的第一特征集；基于皮尔逊相关系数，对每个预处理后的多源异构舆情网络数据的第一特征集进行特征选择，得到所述预处理后的多源异构舆情网络数据的第二特征集，并基于所有预处理后的多源异构舆情网络数据的第二特征集，得到每个预处理后的多源异构舆情网络数据的第三特征集，以及对每个预处理后的舆情网络数据的第三特征集中的每个特征的特征值进行标准化处理，得到每个预处理后的舆情网络数据的第四特征集，其中，每个预处理后的舆情网络数据的第三特征集包括相同的若干个特征及其特征值；基于每个预处理后的多源异构舆情网络数据对应的历史舆情事件所处的阶段，对每个预处理后的多源异构舆情网络数据进行真值标注，并将每个预处理后的多源异构舆情网络数据的第四特征集和对应的真值作为一个数据样本，以及对已处于消退期的不同历史舆情事件进行上述操作，基于获得的全部数据样本，组成样本数据集；基于所述样本数据集，训练PNN神经网络模型，当训练后的PNN神经网络模型的预测准确率满足预设阈值，则完成舆情事件消退预测模型的构建。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海蜜度科技股份有限公司 一种用于构建舆情事件消退预测模型的方法、装置及设备

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