【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，具体是一种基于深度学习的校园群体事件预警方法。
技术介绍
1、作为开放性的文化组织，学校集中了大批有思想和热情的青年学生，他们思维活跃，关注社会发展，并表现为这个年龄段特有的热情和冲动，易产生具有公共性和破坏性的校园群体事件。由于信息媒体和网路技术的发展，校园群体事件在爆发之前一般会经过网络进行发酵和放大。因此，分析网络校园相关信息，并构建基于大数据和人工智能技术的校园群体事件预警平台是十分必要和紧迫的。
2、随着近年来人工智能技术的发展，有相关研究提出利用机器学习的方法来预测校园群体事件。然而大部分基于机器学习的方法存在两个问题。首先，网络中的校园群体事件相关内容均为非结构化的文本信息，传统机器学习方法依赖人工定义的特征信息，难以有效获取校园群体事件的深层次特征，从而降低了预测准确度。其次，校园群体事件在发生之前往往存在一定的隐藏期，与事件相关的数据具备一定的时序数据特征，现有方法忽略了之前数据对后续数据的影响关系，导致其难以发现相关数据中隐藏的校园群体事件。
3、因此，需要一种预测准确度高...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的校园群体事件预警方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的校园群体事件预警方法，其特征在于，步骤1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的校园群体事件预警方法，其特征在于，步骤2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的校园群体事件预警方法，其特征在于，步骤3包括以下步骤：
5.根据权利要求1或4所述的基于深度学习的校园群体事件预警方法，其特征在于，步骤4包括以下步骤：
6.根据权利要求4所述的基于深度学习的校园群体事件预警方法，其特征在于，步骤
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的校园群体事件预警方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的校园群体事件预警方法，其特征在于，步骤1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的校园群体事件预警方法，其特征在于，步骤2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的校园群体事件预警方法，其特征在于，步骤3包括以下步骤：
5.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨振德，
申请(专利权)人：西咸新区沣西实验学校，
类型：发明
国别省市：
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