一种基于人机交互特征挖掘的预测方法

本发明公开一种基于人机交互特征挖掘的预测方法，通过提示词和原始数据的输入，经过GPT‑4提取原始特征后构建输入矩阵X后，映射到统一的embedding层，再用双线注意力机制完全暴露所有原始特征之间的关联模式，在通过置换矩阵和双分支轻量卷积网络高效对局部和全局的原始特征进行采样，实现原始特征跨模态和/或多源异构特征的关联挖掘，最后采用残差连接的多层感知器进行特征融合和特征提取，可较好处理多模态和多源异构数据的分类和拟合任务，提高预测准确率。