[發明專利]一種基于多級注意力機制網絡的移動應用流行度預測方法

在審

• 申請號: 202010523267.4
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111695625A
• 公開（公告）日: 2020-09-22
• 發明（設計）人: 郭斌;張藝璇;劉佳琪;於志文;王柱;梁韻基;王亮;崔禾磊
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 西安利澤明知識產權代理有限公司 61222
• 代理人: 劉偉

1.一種基于多級注意力機制網絡的移動應用流行度預測方法，其特征在于：所述方法包括：

獲取移動應用的各項特征數據，對數據進行預處理操作，針對時序數據進行標準化等操作，篩選用于流行度預測的特征；

分析所述篩選出的特征序列與目標應用的流行度序列的線性、非線性相關性；

對于不同類型的特征設計不同模塊，包括時間層級模塊、特征層級模塊，用于捕獲特征與目標應用的流行度之間的相關性；

構建不同模塊間共享相同的網絡結構，不同模塊的輸出進行融合并輸入至多層感知機中，生成對目標應用未來流行度的預測值。

2.根據權利要求1所述的一種基于多級注意力機制網絡的移動應用流行度預測方法，其特征在于：所述用于預測的特征包括：下載量、評論量、評分和用戶情感得分。

3.根據權利要求1所述的一種基于多級注意力機制網絡的移動應用流行度預測方法，其特征在于：所述時間層級模塊用于捕獲時間級自序列相關性，利用移動應用的歷史流行度表現預測未來一段時間的流行度。

4.根據權利要求1所述的一種基于多級注意力機制網絡的移動應用流行度預測方法，其特征在于：所述特征層級模塊包括局部特征模塊和全局特征模塊。

5.根據權利要求4所述的一種基于多級注意力機制網絡的移動應用流行度預測方法，其特征在于：所述局部特征模塊用于捕獲移動應用自身相關特征包括評論、評分和用戶情感等與流行度的動態相關性。

6.根據權利要求4所述的一種基于多級注意力機制網絡的移動應用流行度預測方法，其特征在于：所述全局特征模塊用于捕獲與目標應用存在交互影響關系的應用流行度序列與目標應用流行度序列的相關性。

7.根據權利要求1所述的一種基于多級注意力機制網絡的移動應用流行度預測方法，其特征在于：所述網絡結構為包含注意力機制的循環神經網絡結構；所述循環神經網絡用于捕獲不同時間序列的歷史狀態對當前狀態的影響；所述注意力機制用于為不同特征的歷史狀態分配權重，也為模型提供了可解釋性。