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龙图腾网获悉北京百分点科技集团股份有限公司申请的专利网络舆情预测模型训练和预警方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116258214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310095862.6，技术领域涉及：G06F16/953；该发明授权网络舆情预测模型训练和预警方法、装置、设备及介质是由孟欣;杜晓梦;顾佳奇;李霞设计研发完成，并于2023-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络舆情预测模型训练和预警方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开一种网络舆情预测模型训练和预警方法、装置、设备及介质，属于网络信息处理技术领域。其中，网络舆情预测模型训练方法包括：获取和计算样本网络舆情的属性特征；使用卡方分箱的方法，确定属性特征对应的目标分箱以及目标分箱对应的证据权重值和分箱阈值；根据目标分箱对应的证据权重值确定属性特征的信息值；在信息值大于第一预设阈值的情况下，将属性特征替换为证据权重值；将替换后的属性特征输入至逻辑回归模型进行训练，得到网络舆情的有效特征。通过该方式，能够从多个属性特征中确定出网络舆情的有效特征，进而通过监测网络舆情的有效特征进行预警，可以提高网络舆情预警的准确性和时效性。

本发明授权网络舆情预测模型训练和预警方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种网络舆情预测模型训练方法，其特征在于，包括： 获取和计算样本网络舆情的属性特征； 使用卡方分箱的方法，确定所述属性特征对应的目标分箱以及所述目标分箱对应的证据权重值和分箱阈值；根据所述目标分箱对应的证据权重值确定所述属性特征的信息值；在所述信息值大于第一预设阈值的情况下，将所述属性特征替换为证据权重值； 将替换后的属性特征输入至逻辑回归模型进行训练，得到网络舆情的有效特征，以便对监测网络舆情的有效特征进行计算，在计算得到的特征数值超出分箱阈值的情况下，生成预警信息； 使用卡方分箱的方法，确定所述属性特征对应的目标分箱，包括： 针对每一个属性特征，根据属性特征在各样本网络舆情的数值分布，将属性特征分成多个分箱； 在多个分箱中任意两个相邻分箱之间进行卡方检验，得到多个显著性P值；将多个显著性P值中显著性P值最大的两个相邻分箱进行合并，直到最大的显著性P值小于第二预设阈值或者合并后的分箱数量小于预设数量阈值为止； 将合并后的分箱确定为属性特征对应的目标分箱； 所述逻辑回归模型的假设函数为： 其中，所述为所述属性特征对应的证据权重值，所述为逻辑回归模型训练得到的参数，所述P为正样本预测概率，所述是在满足的条件下事件发生的条件概率。

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