摘要
本发明涉及立场预测技术领域,公开了一种变粒度区域立场聚合测度方法和系统,方法包括:运行多个独立的子模型;将区域划分为核心区域和可变区域;求解使各子模型、核心区域和可变区域权重分布最均衡的全局最优权重;对相应子模型的全局最优权重进行局部修正;使用经局部修正后的权重,对各子模型初步的立场预测结果以及核心区域和可变区域的立场预测结果进行加权融合,输出最终的区域立场聚合测度值。本发明构建一个由多个独立预测子模型构成的集成系统,并通过一个基于核心区域和可变区域划分的约束优化算法,来学习各个子模型的最佳融合权重,并引入修正机制,最终输出高精度的区域立场聚合测度结果。
技术关键词
时序预测模型
时间序列曲线
核心
社交
多源异构数据
媒体
地理位置信息
时间序列预测模型
大语言模型
约束优化算法
梯度提升决策树
ARIMA模型
代表
文本
最小化误差
网络
融合多源
算术平均值
系统为您推荐了相关专利信息
分布式计算环境
节点
复杂度
线性回归模型
资源监控系统
地质灾害易发性
地理探测器模型
复杂度
因子
指数