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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京百分點(diǎn)科技集團(tuán)股份有限公司申請(qǐng)的專利網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練和預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116258214B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310095862.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/953；該發(fā)明授權(quán)網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練和預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由孟欣;杜曉夢(mèng);顧佳奇;李霞設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-01-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練和預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開一種網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練和預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬于網(wǎng)絡(luò)信息處理技術(shù)領(lǐng)域。其中，網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法包括：獲取和計(jì)算樣本網(wǎng)絡(luò)輿情的屬性特征；使用卡方分箱的方法，確定屬性特征對(duì)應(yīng)的目標(biāo)分箱以及目標(biāo)分箱對(duì)應(yīng)的證據(jù)權(quán)重值和分箱閾值；根據(jù)目標(biāo)分箱對(duì)應(yīng)的證據(jù)權(quán)重值確定屬性特征的信息值；在信息值大于第一預(yù)設(shè)閾值的情況下，將屬性特征替換為證據(jù)權(quán)重值；將替換后的屬性特征輸入至邏輯回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到網(wǎng)絡(luò)輿情的有效特征。通過該方式，能夠從多個(gè)屬性特征中確定出網(wǎng)絡(luò)輿情的有效特征，進(jìn)而通過監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)輿情的有效特征進(jìn)行預(yù)警，可以提高網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。

本發(fā)明授權(quán)網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練和預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括： 獲取和計(jì)算樣本網(wǎng)絡(luò)輿情的屬性特征； 使用卡方分箱的方法，確定所述屬性特征對(duì)應(yīng)的目標(biāo)分箱以及所述目標(biāo)分箱對(duì)應(yīng)的證據(jù)權(quán)重值和分箱閾值；根據(jù)所述目標(biāo)分箱對(duì)應(yīng)的證據(jù)權(quán)重值確定所述屬性特征的信息值；在所述信息值大于第一預(yù)設(shè)閾值的情況下，將所述屬性特征替換為證據(jù)權(quán)重值； 將替換后的屬性特征輸入至邏輯回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到網(wǎng)絡(luò)輿情的有效特征，以便對(duì)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)輿情的有效特征進(jìn)行計(jì)算，在計(jì)算得到的特征數(shù)值超出分箱閾值的情況下，生成預(yù)警信息； 使用卡方分箱的方法，確定所述屬性特征對(duì)應(yīng)的目標(biāo)分箱，包括： 針對(duì)每一個(gè)屬性特征，根據(jù)屬性特征在各樣本網(wǎng)絡(luò)輿情的數(shù)值分布，將屬性特征分成多個(gè)分箱； 在多個(gè)分箱中任意兩個(gè)相鄰分箱之間進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，得到多個(gè)顯著性P值；將多個(gè)顯著性P值中顯著性P值最大的兩個(gè)相鄰分箱進(jìn)行合并，直到最大的顯著性P值小于第二預(yù)設(shè)閾值或者合并后的分箱數(shù)量小于預(yù)設(shè)數(shù)量閾值為止； 將合并后的分箱確定為屬性特征對(duì)應(yīng)的目標(biāo)分箱； 所述邏輯回歸模型的假設(shè)函數(shù)為： 其中，所述為所述屬性特征對(duì)應(yīng)的證據(jù)權(quán)重值，所述為邏輯回歸模型訓(xùn)練得到的參數(shù)，所述P為正樣本預(yù)測(cè)概率，所述是在滿足的條件下事件發(fā)生的條件概率。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人北京百分點(diǎn)科技集團(tuán)股份有限公司，其通訊地址為：100080 北京市海淀區(qū)建材中路27號(hào)14幢一層101層；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。