一种社交媒体热门榜单话题热度预测方法及其系统

本申请公开了一种社交媒体热门榜单话题热度预测方法及其系统，方法包括：构建榜单话题热度预测SELF‑TF模型，SELF‑TF模型用于将时序数据和非时序数据进行融合，集成话题语义信息并加入话题的周期特征；SELF‑TF模型包括：语义时间融合编码器和时序融合解码器；语义时间融合编码器进一步包括：话题语义编码器和时序特征编码器；将集成话题语义信息及话题的早期生命周期特征，输入语义时间融合编码器，学习非时间的语义信息及整合不同时间步长的语义和时变信息后，进入所述解码器解码完成，输出待预测话题热度值。本发明方法能有效提升榜单话题热度预测准确率、早期话题预测效果和缓解模型随时间失效问题。