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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于多模態(tài)特征的鏈上數(shù)字內(nèi)容輿情傳播預(yù)警方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118013102B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202410163153.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/951；該發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)特征的鏈上數(shù)字內(nèi)容輿情傳播預(yù)警方法是由尹可挺;孫夏恩;馮天;陳依苓;魯興設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-02-05向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于多模態(tài)特征的鏈上數(shù)字內(nèi)容輿情傳播預(yù)警方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)特征的鏈上數(shù)字內(nèi)容輿情傳播預(yù)警方法，該方法從單日輿情傳播指數(shù)計(jì)算和輿情傳播預(yù)警信號(hào)生成入手，提供了數(shù)據(jù)標(biāo)簽制作方法；利用多模態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)，通過雙曲空間下的時(shí)序建模、跨模態(tài)注意力、時(shí)序注意力機(jī)制和特征融合方法，從交易模態(tài)、文本模態(tài)、動(dòng)量模態(tài)挖掘了多模態(tài)特征對(duì)鏈上數(shù)字內(nèi)容輿情傳播的影響，充分考慮了鏈上數(shù)字內(nèi)容特有的資產(chǎn)屬性，實(shí)現(xiàn)鏈上數(shù)字內(nèi)容輿情傳播的預(yù)警。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)特征的鏈上數(shù)字內(nèi)容輿情傳播預(yù)警方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多模態(tài)特征的鏈上數(shù)字內(nèi)容輿情傳播預(yù)警方法，其特征在于，包括以下步驟：1輿情傳播預(yù)警信號(hào)定義和數(shù)據(jù)標(biāo)簽制作階段，具體包括以下子步驟：1.1收集數(shù)據(jù)集：使用TwitterAPI、微博API或網(wǎng)頁頁面爬蟲，收集指定鏈上數(shù)字內(nèi)容相關(guān)話題的推文文本數(shù)據(jù)、推文轉(zhuǎn)評(píng)贊數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈上交易記錄數(shù)據(jù)得到所需的數(shù)據(jù)集；計(jì)算數(shù)據(jù)集中所有單條推文輿情傳播度Iid；1.2計(jì)算每一個(gè)鏈上數(shù)字內(nèi)容c在d日的單日輿情傳播指數(shù)Ic，d：在第d日，鏈上數(shù)字內(nèi)容c的推文集合Sc，d中，將自定義閾值單條推文輿情傳播度Iid大于自定義閾值N的推文集合的基數(shù)作為單日輿情傳播指數(shù)；所述自定義閾值N能夠根據(jù)實(shí)際監(jiān)控的鏈上數(shù)字內(nèi)容c進(jìn)行調(diào)整，其表達(dá)式為：Ic,d＝|{IidN}，id∈Sc，d；1.3輿情傳播預(yù)警信號(hào)生成：針對(duì)鏈上數(shù)字內(nèi)容c的單日輿情傳播指數(shù)序列，首先計(jì)算該序列的短期移動(dòng)平均線MA-N1和長(zhǎng)期移動(dòng)平均線MA-N2，其中N1N2，然后以W天為一個(gè)周期進(jìn)行滑窗，其中WN2，通過孤立森林模型對(duì)該窗口的輿情傳播指數(shù)進(jìn)行離群值分析，得到離群點(diǎn)集合；篩選離群點(diǎn)集合中單日輿情傳播指數(shù)高于MA-N2的點(diǎn)作為輿情傳播預(yù)警信號(hào)，即正樣本，其余均為負(fù)樣本；1.4輿情傳播預(yù)警信號(hào)噪音過濾和信號(hào)延拓：針對(duì)鏈上數(shù)字內(nèi)容c的每日輿情傳播指數(shù)序列，標(biāo)記存在于兩個(gè)正樣本之間的日期為正樣本，至多標(biāo)記兩個(gè)；如果正樣本之后日期的單日輿情傳播指數(shù)仍然高于MA-N1移動(dòng)平均線，則將其標(biāo)記為正樣本，至多標(biāo)記三個(gè)；2多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，具體包括以下子步驟：2.1針對(duì)鏈上數(shù)字內(nèi)容c，設(shè)置預(yù)警模型的觀測(cè)窗口共D日，預(yù)測(cè)在T日是否會(huì)出現(xiàn)突發(fā)輿情傳播預(yù)警信號(hào)；預(yù)警模型將于T日零時(shí)起，開始處理前D日的多模態(tài)數(shù)據(jù)；2.2構(gòu)建交易模態(tài)前D日的時(shí)間序列特征其包含總共D日的鏈上數(shù)字內(nèi)容交易數(shù)據(jù)，每天的鏈上數(shù)字內(nèi)容交易數(shù)據(jù)包含鏈上數(shù)字內(nèi)容c最早交易價(jià)格、最晚交易價(jià)格、最高價(jià)、最低價(jià)、買入交易量、賣出交易量共6維特征，形成時(shí)間序列表示2.3構(gòu)建文本模態(tài)前D日的時(shí)間序列特征預(yù)警模型獲取到總共D日的與該鏈上數(shù)字內(nèi)容相關(guān)的推文后，借助情緒VAD詞典，查詢每條推文中詞語級(jí)別的VAD分?jǐn)?shù)，將各詞語查詢的結(jié)果在警覺度V、喚醒度A和受支配程度D三個(gè)維度上相加，得到句子級(jí)別VAD分?jǐn)?shù)，同時(shí)記錄該推文的長(zhǎng)度L，記作該條推文的VAD-L特征，共計(jì)4維；計(jì)算每一天所有推文在VAD-L特征4個(gè)維度上的3個(gè)聚合表示數(shù)據(jù)：平均值、25％分位數(shù)值、75％分位數(shù)值，最終拼接得到文本數(shù)據(jù)的特征表示形成時(shí)間序列表示2.4構(gòu)建動(dòng)量模態(tài)前D日的時(shí)間序列特征其包含總共D日鏈上數(shù)字內(nèi)容c的單日輿情傳播指數(shù)，記作形成時(shí)間序列表示2.5對(duì)提取得到的各模態(tài)時(shí)間序列特征在時(shí)間維度上進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理；3時(shí)序數(shù)據(jù)建模階段，具體為：使用雙曲空間下的門控循環(huán)單元分別對(duì)三種模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序編碼，捕捉數(shù)據(jù)的時(shí)序冪律分布和無標(biāo)度性質(zhì)；4跨模態(tài)注意力階段，具體為：構(gòu)建跨模態(tài)注意力模塊CA，對(duì)每一個(gè)鏈上數(shù)字內(nèi)容c，通過兩種不同模態(tài)m1，m2的隱層輸出進(jìn)行模態(tài)交互計(jì)算得到輸出 5時(shí)序注意力階段，具體包括以下子步驟：5.1在以T日為預(yù)警目標(biāo)下，模態(tài)m的特征向量按照時(shí)間維度進(jìn)行拼接，得到 5.2構(gòu)建時(shí)序注意力模塊TA，對(duì)每一個(gè)鏈上數(shù)字內(nèi)容c，根據(jù)各特征向量在時(shí)間序列中不同的時(shí)序位置，賦予不同的權(quán)重，在以T日為預(yù)警目標(biāo)下，輸入前D日的模態(tài)特征計(jì)算時(shí)序聚合特征向量 6特征融合預(yù)警階段，具體包括以下子步驟：6.1選擇動(dòng)量模態(tài)和交易模態(tài)交互，構(gòu)建交易預(yù)警模型Etx，輸出預(yù)測(cè)結(jié)果6.2選擇動(dòng)量模態(tài)和文本模態(tài)交互，構(gòu)建文本預(yù)警模型Etext，輸出預(yù)測(cè)結(jié)果6.3使用Focalloss損失函數(shù)分別訓(xùn)練文本預(yù)警模型Etext和交易預(yù)警模型Etx，Etext和Etx兩個(gè)模型的參數(shù)不存在共享關(guān)系，判斷T日是否會(huì)出現(xiàn)輿情傳播預(yù)警信號(hào)；6.4使用LightGBM學(xué)習(xí)器拼接Etext和Etx進(jìn)入Softmax前輸出的知識(shí)表征，得到T日是否會(huì)出現(xiàn)輿情傳播預(yù)警信號(hào)的最終判斷

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