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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于多视角神经霍克斯过程的事件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：CN120873701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511384199.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于多视角神经霍克斯过程的事件热度预测方法及系统是由鲍秉坤;游思思;余鹏航;钱胜胜设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视角神经霍克斯过程的事件热度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多视角神经霍克斯过程的事件热度预测方法及系统，涉及数据挖掘技术领域，包括：接收流式事件热度预测数据集，所述流式事件热度预测数据集基于事件相关数据进行构建得到，其中，所述事件相关数据包括：帖子信息、评论信息及热度信息；将流式事件热度预测数据集进行提取，得到训练集，将训练集输入至预先建立的基于多视角神经霍克斯过程的流式事件热度预测模型内，基于负对数最大似然损失函数进行训练，得到训练后的基于多视角神经霍克斯过程的流式事件热度预测模型；将流式事件热度预测数据集输入至训练后的基于多视角神经霍克斯过程的流式事件热度预测模型内，输出得到事件热度预测结果，增强了预测精度。

本发明授权基于多视角神经霍克斯过程的事件热度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多视角神经霍克斯过程的事件热度预测方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 接收流式事件热度预测数据集，所述流式事件热度预测数据集基于事件相关数据进行构建得到，其中，所述事件相关数据包括：帖子信息、评论信息及热度信息； 将流式事件热度预测数据集进行提取，得到训练集，将训练集输入至预先建立的基于多视角神经霍克斯过程的流式事件热度预测模型内，基于负对数最大似然损失函数进行训练，得到训练后的基于多视角神经霍克斯过程的流式事件热度预测模型； 所述预先建立的基于多视角神经霍克斯过程的流式事件热度预测模型包括多视角特征编码器和霍克斯过程驱动的预测器； 所述多视角特征编码器，包含时序视角编码、帖子视角编码和评论视角编码；时序视角编码以热度信息的历史热度序列为输入，输出时序特征；帖子视角编码以帖子信息的文本为输入，输出帖子特征；评论视角编码以评论信息的文本为输入，输出评论特征； 所述的霍克斯过程驱动的预测器以时序特征、帖子特征、评论特征为输入，输出预测的未来天的事件热度，其中为正整数； 将流式事件热度预测数据集输入至训练后的基于多视角神经霍克斯过程的流式事件热度预测模型内，输出得到事件热度预测结果； 所述霍克斯过程驱动的预测器，包括： 根据时序特征，计算时序视角影响下热度的变化量： 其中，,是权重映射矩阵，，是偏置矩阵；sign·是符号函数；|·|是绝对值函数；是观测到的t时刻事件的热度值；是预测的t+1时刻时序视角影响下热度的变化量； 根据帖子特征，计算帖子视角影响下热度的变化量： 其中，,是权重映射矩阵，，是偏置矩阵；是可学习时序特征；是预测的t+1时刻帖子视角影响下热度的变化量； 采用和帖子视角影响下热度的变化量相同的计算方式，计算评论视角影响下热度的变化量； 综合各个视角的影响，预测下一天事件的热度： 其中，为预测的下一天事件的热度；根据公式进行步进式循环预测，获得未来天事件相关的热度，为正整数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京邮电大学，其通讯地址为：210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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