-
公开(公告)号:CN112822045A
公开(公告)日:2021-05-18
申请号:CN202011644100.X
申请日:2020-12-31
申请人: 天津大学
摘要: 本发明公开了一种基于多特征混合神经网络的内容传播热区预测方法,包括:对内容的传播数据进行分类和筛选,确定传播数据的GPS信息;通过Geohash编码算法对GPS信息进行编码;根据传播数据的Geohash编码构建静态内容传播图;根据静态内容传播图构建内容传播时空图;将内容传播时空图与内容传播时空图的空间特征矩阵输入到GCN模型中进行特征提取和融合,输出表征向量;将表征向量输入到LSTM模型中进行计算,输出热区预测矩阵。本发明能够准确的内容传播热点预测,指导服务器部署和内容缓存策略制定,改善用户体验,减轻蜂窝网络传输压力。
-
公开(公告)号:CN112822045B
公开(公告)日:2022-04-12
申请号:CN202011644100.X
申请日:2020-12-31
申请人: 天津大学
IPC分类号: H04L41/147 , H04W28/14 , H04L67/568 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种基于多特征混合神经网络的内容传播热区预测方法,包括:对内容的传播数据进行分类和筛选,确定传播数据的GPS信息;通过Geohash编码算法对GPS信息进行编码;根据传播数据的Geohash编码构建静态内容传播图;根据静态内容传播图构建内容传播时空图;将内容传播时空图与内容传播时空图的空间特征矩阵输入到GCN模型中进行特征提取和融合,输出表征向量;将表征向量输入到LSTM模型中进行计算,输出热区预测矩阵。本发明能够准确的内容传播热点预测,指导服务器部署和内容缓存策略制定,改善用户体验,减轻蜂窝网络传输压力。
-