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基于轻量集成模型的舆情热度预测方法 

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摘要:本发明公开了基于轻量集成模型的舆情热度预测方法,包括步骤:基于循环神经网络构建舆情热度预测模型;通过深度学习框架将舆情热度预测模型分别部署至服务器端和浏览器端,得到完整预测模型和轻量集成模型;利用训练集完成完整预测模型的训练,将训练好的完整预测模型的模型参数加载到轻量集成模型;获取待预测的舆情数据,输入完整预测模型或轻量集成模型,得到舆情热度预测结果。本发明通过在浏览器端部署轻量化的舆情热度预测模型,实现了模型的本地化推理,避免了依赖服务器端进行实时预测所带来的网络延迟问题,显著提升了预测系统的响应速度,满足了高实时性应用场景的需求,减少了用户数据传输到服务器端的需求。

主权项:1.基于轻量集成模型的舆情热度预测方法,其特征在于,包括步骤:基于循环神经网络构建舆情热度预测模型,所述舆情热度预测模型包括若干个并行的基本网络和将基本网络的输出转换为二维矩阵形式作为输入的多头注意力层;通过深度学习框架将所述舆情热度预测模型分别部署至服务器端和浏览器端,得到完整预测模型和轻量集成模型;利用训练集完成完整预测模型的训练,将训练好的完整预测模型的模型参数加载到轻量集成模型;获取待预测的舆情数据,输入完整预测模型或轻量集成模型,得到舆情热度预测结果。

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