一种基于深度学习的网络信息趋势预测方法及系统

本发明涉及人工智能与信息传播分析技术领域，公开了一种基于深度学习的网络信息趋势预测方法及系统，其中，一种基于深度学习的网络信息趋势预测方法包括：通过进化算法与强化学习相结合的神经架构搜索，自动发现适合不同类型网络信息的最优神经网络结构；通过环境感知与事件触发机制实现模型结构动态重构；根据部署环境资源约束，采用重要性感知的神经元自适应剪枝技术；专门提取并增强网络信息传播中的转折点特征；实现大型高精度模型到轻量级模型的知识迁移；采用在线学习与持续优化机制防止灾难性遗忘；本发明能够准确预测网络信息传播的关键转折点，在提高预测准确率的同时，提升了预警时间，降低了计算资源消耗。