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申请/专利权人：郑州大学
摘要：本发明提供一种基于Transformer的社交消息爆发预测方法，所述方法包括：通过网络社交平台采集消息的转发时间节点序列数据；进行数据标注以及数据预处理；利用处理好的时间序列数据训练Transformer预测模型；基于构建的Transformer模型对待预测消息是否会爆发进行预测，输出预测结果。本发明达到预测社交消息爆发的目的；基于多头注意力机制构建Transformer预测模型具有较强的捕获远程依赖关系和交互的能力，能够处理较长的转发时间序列数据，获得更多的信息，有效提升了预测准确度。
主权项：1.一种基于Transformer的社交消息爆发预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1：采集社交平台上发布的推文及其转发时间节点形成的时间序列数据，对数据进行处理，构建包含标签信息的时间序列数据集；S2：搭建改进自注意力机制的Transformer模型，包括输入层、位置编码层、多头自注意力层、输入残差连接和归一化层、线性解码层、输出层；S3：利用S1得到的数据集，对搭建好的Transformer模型进行训练；S4：获取待预测消息16小时内的转发时间序列数据；S5：利用训练好的Transformer模型预测该消息是否会爆发，输出预测结果。
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权利要求：
百度查询： 郑州大学 一种基于Transformer的社交消息爆发预测方法
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