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龙图腾网获悉东南大学申请的专利面向内容的群体观点预测方法及系统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：CN115577288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211309757.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权面向内容的群体观点预测方法及系统是由刘波;薛潇雨;韩旺;曹玖新设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向内容的群体观点预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向内容的群体观点预测方法及系统，本发明的方法步骤如下：首先利用BERT模型预训练活动描述文本特征，得到用户初始表示；再基于用户合作关系构建合作网络，提取用户的自驱性表示；之后根据用户本身的兴趣爱好标签领域，对用户领域聚类，得到用户领域性特征表示；融合个体层面的用户初始化表示、自驱性表示和领域性表示得到群组特征；最后通过群体观点预测模型预测群组对目标活动的态度。系统采用web交互技术实现描述生成结果的可视化展示。本发明可以有效预测兴趣活动社区里群组对活动是否举办的态度，为平台管理和相关活动推荐提供了有效技术支持。

本发明授权面向内容的群体观点预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向内容的群体观点预测方法，包括以下步骤： 1文本特征提取 对活动文本进行预处理，并利用BERT对活动文本进行预训练，按照活动文本不同的领域进行分类训练，得到活动文本特征表示 2用户初始化表示 构建遗忘曲线ft表示活动文本随时间变化重要程度的变化，再将相应遗忘曲线值和步骤1中得到的活动文本特征表示相乘并求和，得到用户特征表示uself'；再减去平均池化后的反对的文本unay得到用户初始化表示uself； 3用户自驱性表示 利用用户间的关系建立用户间的拓扑关系图G1，再利用两层卷积神经网络得到用户的自驱性表示ueffected，其中卷积神经网络用户的初始特征为步骤2得到的的用户初始化表示uself； 4用户领域性表示 根据每位用户不同的领域，采用GMM算法对用户的领域进行重叠聚类，并构建领域图G2，再利用GAT对特征进行融合，最终得到用户所在领域的特征，即用户领域性表示ugroup； 5群体特征融合 根据步骤2、步骤3和步骤4的输出，利用注意力机制进行加权求和得到群组中的用户表征S，再利用LSTM和注意力机制得到群组特征 6群体观点预测 将步骤1中得到的活动文本特征表示和步骤5得到的群组特征进行拼接，再将其输入由多层感知机构成的分类器中进行分类，最终得到预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东南大学，其通讯地址为：210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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