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基于LogSparse Transformer模型的高校网络舆情预测与分析
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作者 张友海 《佛山科学技术学院学报(自然科学版)》 2025年第3期61-68,共8页
针对高校网络舆情的快速变化和复杂性问题,提出一种基于LogSparse Transformer时序模型的预测方法。通过对数据进行预处理、长时序相关性挖掘以及长程依赖建模,构建了LogSparse Transformer模型并进行评估实验。实验结果表明,LogSparse ... 针对高校网络舆情的快速变化和复杂性问题,提出一种基于LogSparse Transformer时序模型的预测方法。通过对数据进行预处理、长时序相关性挖掘以及长程依赖建模,构建了LogSparse Transformer模型并进行评估实验。实验结果表明,LogSparse Transformer模型在预测准确性上优于传统方法和机器学习算法,同时具有更快的响应速度和实时处理能力。该模型能够有效捕捉高校舆情事件中的远距离依赖关系,并减少模型的时间复杂性,为高校舆情预测及管理提供了一种新的有效工具,有助于高校管理者及时响应和管理网络舆情。 展开更多
关键词 网络舆情 logsparse Transformer时序模型 高校管理 数据清洗 注意力机制
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