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基于SFT-ALS的时间序列粉丝涨幅预测方法

Name: 基于SFT-ALS的时间序列粉丝涨幅预测方法
Brand: 金陵科技学院
SKU: 2021101886359
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110188635.9 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2021-02-19

公开号

CN112862195A

公开日

2021-05-28

申请人

金陵科技学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06N3_12 , G06F16_2458 , G06F17_15 , G06F17_16 , G06F17_18 ,

技术画像

所属领域

时间序列预测时间序列预测机器学习社交网络分析

应用场景

社交媒体运营, 粉丝增长分析, 内容平台用户分析, 市场营销

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

基于SFT‑ALS的时间序列粉丝涨幅预测方法，步骤1，获取用户基础数据；步骤2，提取基础数据特征，包括：每日的视频更新量、粉丝量、视频点赞量、视频收藏量、视频播放量、粉丝的平均增长率和粉丝时序信号的SFT特征；步骤3，对特征进行归一化处理；步骤4，将经特征处理后的特征集组成混合矩阵送入ALS模型中进行矩阵分解，并重构混合矩阵；步骤5，使用遗传算法寻优得到最优低维矩阵的维数k；步骤6，将训练获得的粉丝涨幅模型嵌入平台系统中，并实际应用。本发明提出了基于SFT‑ALS的时间序列粉丝涨幅预测方法。通过提取和粉丝涨幅有关的各类时序特征结合ALS模型对粉丝涨幅进行预测分析，揭示各文创工作者在文创发展过程中存在的规律与特点。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN112862195A

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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