公开(公告)号：CN118780421A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410780003.5

申请日：2024-06-17

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 吕庚育 ,  周子渔 ,  杨震

IPC: G06Q10/04 ,  G06F18/25 ,  G06F17/14 ,  G06F17/15 ,  G06F17/18 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于时频域特征耦合的网络舆情时序预测方法，该方法在Transformer的编码器基础上，SDformer整合两个特别设计的模块，谱滤波变换和动态定向注意力，并结合自然语言处理技术，以针对网络舆情数据进行优化。通过融合时频域特征耦合和自然语言处理技术，针对网络舆情数据的特殊性进行优化。SDformer通过仅使用Transformer的Encoder结构编码历史信息，优化了模型的计算效率，并通过引入去噪平滑模块“谱滤波变换”SFT和创新的注意力机制“动态定向注意力”DDA，有效地解决了在网络舆情分析中，注意力机制可能无法有效关注到情感变化关键时间点的问题。这些技术创新不仅提升了模型对长期网络舆情趋势的预测准确性，而且增强了模型对复杂情感动态和话题趋势的捕捉能力。