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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110188635.9 | 专利名称: | 基于SFT-ALS的时间序列粉丝涨幅预测方法 |
申请日: | 2021-02-19 | 申请/专利权人 | 金陵科技学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江宁区弘景大道99号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2021-05-28 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112862195A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |