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一种改进的RBF神经网络热点话题用户参与行为预测方法

Name: 一种改进的RBF神经网络热点话题用户参与行为预测方法
SKU: 2016111899744
Availability: InStock

📄 申请号：CN201611189974.4 📄 发布日：2026/06/04

著录项目信息

申请日

2016-12-21

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_00

IPC 分类号

G06F16_00

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法神经网络社交网络分析

应用场景

舆情监测, 社交网络分析, 用户行为预测, 热点话题发现, 精准营销

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摘要

本发明请求保护一种改进的RBF神经网络热点话题用户参与行为预测方法，属于计算机网络信息技术分析领域。首先，考虑到神经网络能够对用户行为之间复杂的非线性关系起到良好的拟合效果，并进一步采用RBF(Radical Basis Function，径向基函数)神经网络构建用户参与行为预测模型；其次，由于用户属性与参与行为之间的映射关系具有不确定性，引入云理论(Cloud)对RBF中隐含层的激活函数进行优化；最后，针对用户的参与行为随时间变化的特点，利用时间离散化及时间切片方法，对话题热度进行基于指数函数模型的参数拟合，从而得出话题热度变化趋势。

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

20200804

✅ 授权

20170606

?? 实质审查的生效：

20170510

📄 公开

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