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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明公开基于“政策‑舆论‑购买”双阶深度学习的销量预测方法，包括：在相关政府网站和政策数据库采集目标领域政策文本；识别政策标题中的实体，从政策正文抽取关键词，通过规则筛选后将词组组合形成最终的政策舆论检索关键词；在网络舆情平台搜索政策舆论检索关键词，获取相应舆情数据并进行指标量化；结合政策数据本身属性和历史舆情数据利用BP神经网络模型建立政策‑舆论的预测模型。对于新政策的舆情预测，输出为新政策的舆论预测指标；结合舆论关注度等舆论预测指标，利用引进果蝇优化算法的FOASVR模型对销量进行预测。本发明通过建立“政策‑舆情‑购买”双阶段预测模型，提高了政策对市场购买行为影响效果的预测准确率。
主权项：1.基于“政策-舆论-购买”双阶深度学习的销量预测方法，其特征在于，包括以下步骤:S1，在相关政府网站和政策数据库采集目标领域政策文本；S2，对采集的政策文本进行预处理；S3，识别政策文本标题中的实体，提取政策文本正文中的关键词，根据识别出的实体和提取出的关键词确定政策舆论检索关键词，同时计算政策效果指标，并依据政策舆论检索关键词和计算出的政策效果指标形成政策文本特征；S4，在相关网络舆论平台搜索政策舆论检索关键词，获取舆情数据并进行指标量化，形成舆情数据特征；S5，构建BP神经网络预测模型，以S3中的政策文本特征作为输入变量，以S4中的舆情数据特征作为输出变量，对预测模型进行训练，得到训练好的预测模型，并将新发布的政策文本特征输入训练好的预测模型，得到舆情预测数据；S6，构建SVR模型并引入果蝇算法进行优化，得到优化后的SVR模型，并将S5中的舆情预测数据输入优化后的SVR模型，得到销量预测数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 基于“政策-舆论-购买”双阶深度学习的销量预测方法
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