一种社交平台帖子热度预测的方法和系统

一种社交平台帖子热度预测方法和系统，其方法包括：数据获取与清洗，利用API以流水线方式在预定时段内持续抓取社交媒体上的用户信息和帖子评论数据，并进行数据清洗和时间对齐，确保数据的有效性和一致性；分别提取统计参与特征向量、语义情感特征向量和拓扑交互特征向量；随后，训练模型，将多级特征向量及标签整合为训练数据集，运用深度学习模型进行训练；对用户输入的Prompt进行语义解析，识别用户意图后，收集各模块返回结果，将热度判断结果及概率值拼装成自然语言回答返回前端；选取测试帖子进行预测实验，通过准确率对比图等可视化效果展示模型性能。本发明融合大语言模型技术与多级特征提取方法，实现高精度热度预测，并能与用户自然交互，提供分析报告和决策建议，有效解决热点事件发现滞后、信息推送不及时及引导困难的问题。