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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明公开了一种基于集体记忆霍克斯过程的文化产品搜索兴趣预测方法，首先进行数据收集，然后进行集体记忆霍克斯过程。本发明旨在通过创新的方法和模型设计，克服现有技术在用户搜索兴趣预测方面的局限，通过结合社交媒体数据和集体记忆理论，提高对文化产品搜索兴趣的预测准确性，提供一种更准确、更快速、更全面的预测解决方案。

主权项：1.一种基于集体记忆霍克斯过程的文化产品搜索兴趣预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：数据收集；通过收集Vevo上艺术家的姓名，并利用这些姓名在Google上获取搜索数据以及在YouTube上获取相关音乐视频数据，将这些数据按时间序列进行聚合和预处理；步骤2：集体记忆霍克斯过程，包括集体记忆触发和霍克斯过程；步骤2-1：集体记忆触发；源事件触发目标事件的记忆必须满足三个条件：首先，一个人必须听说过源事件；其次，一个人必须已经将目标事件存储在他或她的长期记忆中；最后，两个事件之间的耦合需要超过阈值才能触发记忆；设听说源事件的人数与YouTube视频观看量成正比，并将其命名为V；设记忆中存储目标事件的人数与Google搜索兴趣的平均值G成正比；假设两个事件的耦合强度为1；得出基于集体记忆的跨社交媒体触发查询模型，该模型为：st＝V·G·1步骤2-2：集体记忆霍克斯过程；将用户搜索兴趣建模为一个霍克斯过程，霍克斯过程的强度函数λt表示在时间t发生事件的速率，即用户进行搜索的速率；当某个文化产品或事件在社交媒体上引发关注时，集体记忆的触发效应会导致搜索兴趣的增长，这一时期内，强度函数λt会变大，表示用户进行搜索的速率增加；随着时间的推移，集体记忆的触发效应逐渐减弱，搜索兴趣也逐渐衰退；在这个过程中，强度函数λt会逐渐减小，表示搜索兴趣的速率逐渐降低；结合集体记忆的触发效应，集体记忆的霍克斯过程模型表示为： 在该模型中事件强度ξt在时间t的表达式由外部刺激st决定，并且是其自身历史与幂律记忆核τ+c^-1+θ的卷积结果；μ是比例常数，C是常数，表示为1-α2-α，α0是用户影响力分布的幂律指数；将连续的事件强度模型转换为离散的形式，以适应实际的数据采集和处理方式，如下式所示： 在式中，s[t]表示YouTube中每日视频的播放量，ξ[t]表示每日Google搜索兴趣。

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权利要求：

百度查询： 西北工业大学 基于集体记忆霍克斯过程的文化产品搜索兴趣预测方法