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龙图腾网获悉四川九洲软件有限公司申请的专利一种基于趋势因素和突变因素的信息热度预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118861300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411071031.6，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于趋势因素和突变因素的信息热度预测方法及系统是由王泽平;王奇;牛小龙;高加健;白洪斌设计研发完成，并于2024-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于趋势因素和突变因素的信息热度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于趋势因素和突变因素的信息热度预测方法及系统，包括：通过情感分类模型获取某个话题的历史信息数据；针对每一个话题数据，将获取的单位时间内的第一特征数据作为预测历史趋势的特征维度，记为趋势影响因素，将单位时间内的第二特征数据作为突变因素的特征维度，记为突变影响因素，并整理为不同的数据结构；根据数据的特性，使用Transformer架构实现趋势序列特征的提取，使用另外的模型处理突变影响因素，实现突变特性的提取，并将趋势影响因素和突变影响因素特征相结合，得到最终的预测结果。本发明分析热度影响因素的各个维度，并根据各维度的影响特性将数据划分为两类：趋势影响因素和突发影响因素。

本发明授权一种基于趋势因素和突变因素的信息热度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于趋势因素和突变因素的信息热度预测方法，其特征在于：所述预测方法包括： 步骤一、通过情感分类模型获取某个话题的历史信息数据； 步骤二、针对每一个话题数据，将获取的单位时间内的第一特征数据作为预测历史趋势的特征维度，记为趋势影响因素，将单位时间内的第二特征数据作为突变因素的特征维度，记为突变影响因素，并将得到的信息热度趋势影响因素和突变影响因素整理为不同的数据结构； 步骤三、根据数据的特性，使用Transformer架构实现趋势序列特征的提取，使用在处理局部特征具有好性能的模型处理突变影响因素，实现突变特性的提取，并将趋势影响因素和突变影响因素特征相结合，得到最终的预测结果； 所述将获取的单位时间内的第一特征数据作为预测历史趋势的特征维度，记为趋势影响因素，将单位时间内的第二特征数据作为突变因素的特征维度，记为突变影响因素包括以下内容： 将单位时间内展示信息热度的序列趋势发展规律的话题文章的转发数、评论数、点赞数、阅读数、实体数、收藏数和情感数划分为第一特征数据，并命名为趋势影响因素； 将官方媒体数和个人媒体数进一步整理，得到单位时间内传播媒体数、权威媒体数、粉丝数量上阈值的用户参与数、已参与用户和新参与用户占比划分为第二特征数据，并命名为突变影响因素； 所述步骤三包括： 通过Transformer架构中的自注意力机制捕捉长距离依赖关系，实现对话题的趋势影响因素进行特征提取； 由于突变因素在数据的局部信息中有强表征，通过局部信息特征提取模型充分提取突变影响因素数据的局部特征信息； 将提取的趋势影响因素和突变影响因素的特征经过Transformer架构的归一化层和前馈神经网络进行整合，得到最终的热度预测值。

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