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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川九洲軟件有限公司申請的專利用于輿情熱度預測的輕量集成模型系統(tǒng)及其訓練方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119047646B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411199387.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)用于輿情熱度預測的輕量集成模型系統(tǒng)及其訓練方法是由王澤平;徐海濱;高加健;王奇;張瑩;牛小龍;白洪斌;陳祥設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-08-29向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本用于輿情熱度預測的輕量集成模型系統(tǒng)及其訓練方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了用于輿情熱度預測的輕量集成模型系統(tǒng)及其訓練方法，其特征在于，包括：輿情熱度預測模型模塊，內(nèi)置有包括若干個并行的基本網(wǎng)絡(luò)和將基本網(wǎng)絡(luò)的輸出轉(zhuǎn)換為二維矩陣形式作為輸入的多頭注意力層的基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的輿情熱度預測模型；部署模塊，配置為通過深度學習框架將輿情熱度預測模型分別作為完整預測模型和輕量集成模型部署至服務(wù)器模塊和瀏覽器模塊；采集模塊，配置為采集社交平臺的輿情數(shù)據(jù)作為訓練集或待預測數(shù)據(jù)；服務(wù)器模塊，配置為存儲完整預測模型，獲取訓練集完成完整預測模型的訓練；瀏覽器模塊，配置為加載完成訓練的完整預測模型的模型參數(shù)至輕量集成模型，獲取待預測數(shù)據(jù)輸入輕量集成模型，完成輿情熱度預測。

本發(fā)明授權(quán)用于輿情熱度預測的輕量集成模型系統(tǒng)及其訓練方法在權(quán)利要求書中公布了：1.用于輿情熱度預測的輕量集成模型系統(tǒng)，其特征在于，包括： 輿情熱度預測模型模塊，內(nèi)置有包括若干個并行的基本網(wǎng)絡(luò)和將基本網(wǎng)絡(luò)的輸出轉(zhuǎn)換為二維矩陣形式作為輸入的多頭注意力層的基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的輿情熱度預測模型； 部署模塊，分別與輿情熱度預測模型模塊、服務(wù)器模塊和瀏覽器模塊連接，配置為通過深度學習框架將所述輿情熱度預測模型分別作為完整預測模型和輕量集成模型部署至服務(wù)器模塊和瀏覽器模塊； 采集模塊，分別與服務(wù)器模塊和瀏覽器模塊連接，配置為采集社交平臺的輿情數(shù)據(jù)作為訓練集或待預測數(shù)據(jù)； 服務(wù)器模塊，分別與部署模塊、采集模塊和瀏覽器模塊連接，配置為存儲所述完整預測模型，獲取所述訓練集完成所述完整預測模型的訓練； 瀏覽器模塊，分別與部署模塊、采集模塊和服務(wù)器模塊連接，配置為加載完成訓練的所述完整預測模型的模型參數(shù)至所述輕量集成模型，獲取待預測數(shù)據(jù)輸入所述輕量集成模型，完成輿情熱度預測； 所述采集模塊包括預處理單元，被配置為按話題熱度劃分待處理數(shù)據(jù)，得到關(guān)于x個話題的x組第一數(shù)據(jù)集；所述第一數(shù)據(jù)集的特征數(shù)據(jù)包括：單位時間內(nèi)文章或話題的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評論數(shù)、點贊數(shù)、閱讀數(shù)、話題關(guān)聯(lián)的實體數(shù)、收藏數(shù)、媒體數(shù)； 所述瀏覽器模塊包括參數(shù)加載單元和第二預測單元； 所述參數(shù)加載單元分別與所述完整預測模型和輕量集成模型連接，配置為通過API調(diào)用將服務(wù)器模塊訓練好的模型參數(shù)傳輸并加載至瀏覽器模塊的輕量集成模型； 所述第二預測單元分別與采集模塊連接和輕量集成模型連接，配置為將所述待預測數(shù)據(jù)輸入所述輕量集成模型完成輿情熱度預測。

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