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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明提供了基于社会学信息神经网络的观点预测改进方法，属于观点动力学技术领域。本发明在预测观点的精度更高。其技术方案为：收集社交网络中某一话题的评论数据集，将评论数据集进行预处理，并分为训练集与测试集；构建FNN神经网络模型，输入时间和用户，输出观点值，将其用于近似观点的演变；将观点动力学模型重新表述为普通微分方程，并计算损失函数值odeloss，并在这个约束下进行训练神经网络模型；将测试数据集中的每个用户输入到该模型中进行分析，从而得出每个用户样本的预测观点。本发明的有益效果：利用小样本进行分析，从而训练出能准确预测观点的模型，提高准确率。
主权项：1.一种基于社会学信息神经网络的观点预测改进方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集社交网络中某个话题的评论数据集，进行预处理，并分为训练集与测试集；步骤2：构建FNN神经网络模型，用于近似观点的演变，并预测用户的观点；步骤3：将观点动力学模型转化为常微分方程ODEs，并计算ode损失函数值odeloss，并在这个约束下进行训练神经网络模型；步骤4：将测试数据集中的每个用户输入到该模型中进行分析，从而得出每个用户样本的预测观点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于社会学信息神经网络的观点预测改进方法
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