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摘要：本发明实施例中提供了一种社交媒体特征数据的预估方法、装置及电子设备，属于数据处理技术领域，该方法包括：对采集到的多个社交媒体数据进行数据清洗与格式化操作，得到标准数据；对构建的预测数据D={D1,D2,D3}按时间顺序整理，并将整理后的预测数据分割为训练集和测试集，使用训练集训练LSTM模型，通过调整权重和偏置项最小化预测误差，在训练完成后，将新的目标特征传播量数据输入LSTM模型，基于学习到的模式输出未来预设时间段内的目标特征传播量预测值D4；利用图表库生成目标特征传播量的趋势图、情感分析图和用户互动图。本发明提高了社交媒体特征数据预估的准确性。
主权项：1.一种社交媒体特征数据的预估方法，其特征在于，包括：对采集到的多个社交媒体数据进行数据清洗与格式化操作，得到标准数据；统计目标特征在各个社交媒体平台上的提及次数，使用关键词匹配和实体识别技术识别目标特征相关信息，并汇总得到目标特征提及量数据集合D1；基于情感分析的结果，计算目标特征在用户中的正面、负面和中性评价的比例，并生成情感倾向得分数据集合D2；统计与目标特征相关的点赞、评论、分享和转发用户互动行为，评估目标特征的用户参与度数据集合D3；基于长短期记忆网络LSTM设置目标特征传播量趋势预测的核心算法，构建遗忘门、输入门、细胞状态更新和输出门四个部分，对构建的预测数据D={D1,D2,D3}按时间顺序整理，并将整理后的预测数据分割为训练集和测试集，使用训练集训练LSTM模型，通过调整权重和偏置项最小化预测误差，在训练完成后，将新的目标特征传播量数据输入LSTM模型，基于学习到的模式输出未来预设时间段内的目标特征传播量预测值D4；利用图表库生成目标特征传播量的趋势图、情感分析图和用户互动图，自动生成包含目标特征传播量的历史数据、当前状态和未来趋势的定制化分析报告，使用前端框架结合WebSocket技术展示目标特征传播量的实时变化和预测结果。
权利要求：
百度查询： 一网互通(北京)科技有限公司 社交媒体特征数据的预估方法及装置
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