公开(公告)号：CN116383399A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310198128.2

申请日：2023-03-01

Applicant: 武汉大学

Inventor： 洪亮 ,  鞠晓慧 ,  徐青影 ,  陈昊冉

IPC: G06F16/36 ,  G06N3/045 ,  G06N5/01 ,  G06N3/049 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明提供一种事件舆情风险预测方法及系统，属于深度学习技术领域，包括：采集原始事件信息序列和事件关联数据，预处理后得到事件信息序列；构建事件关联知识图谱后获得事件结点表示向量；由事件结点表示向量得到对象外部产业知识表示向量，由事件信息序列和对象外部产业知识表示向量得到事件信息表示向量；构建风险信息传导网络，将风险信息传导网络输入时序图注意力网络，获得目标对象任一时刻风险表示向量；将目标对象任一时刻风险表示向量输入预设神经网络进行训练，得到目标对象任一时刻舆情风险预测值。本发明能有效地从事件信息中学习目标对象相关的风险信息以及舆情风险在对象关联中和随时间的传导特征，具有良好的事件风险预测性能。