摘要
本发明实施例公开了一种被关注程度预测方法、装置、电子设备、存储介质及产品。该方法包括:获取待预测对象在历史时间段内对应的被关注时序数据和关注行为信息;基于关注行为信息,确定待预测对象在预测时间段对应的被关注倾向值;基于被关注倾向值和被关注时序数据,确定待预测对象在预测时间段的被关注程度信息;其中,被关注时序数据包括待预测对象在历史时间段的每个时序时间节点的被关注数据;关注行为信息包括每个关注方对待预测对象的关注行为数据。本发明实施例的技术方案,可以结合多方面因素确定被关注程度信息,有利于提高确定出的被关注程度信息的准确性和有效性。
技术关键词
程度预测方法
对象
数据
时间段
时序预测模型
动态时间规整算法
分类子模型
集成学习模型
梯度提升树模型
电子设备
处理器
随机森林模型
序列
可读存储介质
脉冲
计算机程序产品
数值
终端
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面部表情识别模型
状态获取方法
情绪状态信息
三维运动轨迹
对象
电气设备智能
调控策略
电气设备运行状态
调控方法
判断电气设备
预警反馈系统
追踪分析系统
可视化监控系统
动态优化系统
数据同步系统
三维点云模型
建筑信息模型
预警检测方法
临建设施
施工机械