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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种类别和时间敏感的事件序列预测方法、系统、介质及设备，属于机器学习领域。本发明首先获取目标用户在历史时间范围内发生的历史事件记录，依次针对可选事件库中的每个可选事件，计算目标用户关于可选事件的第一强度影响及第二强度影响，再依次针对可选事件库中的每个可选事件，计算目标用户关于可选事件的事件强度初始预测值，并通过转换函数将其转换为恒正的事件强度最终预测值，最后选取事件强度最终预测值最大的多个可选事件推荐给目标用户。本发明从事件特征和事件所属类别特征两方面刻画事件之间的影响关系，同时考虑了历史事件持续时间和发生时间的影响，可实现对下一个事件的更准确预测。
主权项：1.一种类别和时间敏感的事件序列预测方法，其特征在于，所述预测方法包括以下步骤：S1：获取目标用户在历史时间范围内的历史事件发生记录，作为历史事件数据集；S2：依序针对可选事件库中的每个可选事件，基于所述历史事件数据集中的每个历史事件的发生记录，在事件维度上计算目标用户关于可选事件的第一强度影响；S3：依序针对可选事件库中的每个可选事件，基于所述历史事件数据集中的每个历史事件的发生记录，在事件类别维度上计算目标用户关于可选事件的第二强度影响；S4：依序针对可选事件库中的每个可选事件，将可选事件的初始强度、可选事件所属类别的初始强度、第一强度影响和第二强度影响进行融合，得到目标用户关于可选事件的事件强度初始预测值；S5：通过转换函数将目标用户关于可选事件库中每个可选事件的事件强度初始预测值转换为恒正的事件强度最终预测值，然后选取事件强度最终预测值最大的多个可选事件推荐给目标用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 类别和时间敏感的事件序列预测方法、系统、介质及设备
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