【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及情感衍生行为预测，特别是涉及一种预测情感衍生行为的方法及装置。
技术介绍
1、现有计算机学科与社会学科的行为分析方法可根据应用场景差异划分为虚拟环境中的用户行为分析与现实场景中的公众行为分析。虚拟环境中的用户行为分析通过挖掘用户在社交媒体等网络虚拟环境中的转发、评论等社交行为，分析用户对社会事件的意见与观点。现实场景中的公众行为分析以公共监控下的群体行为分析为主，通过运动直方图、光流直方图等视觉运动信息识别拥挤、对抗等群体行为并进行危险行为及时预警。
2、心理学科行为分析关注情感对行为的驱动作用，但局限于严格实验条件下的小样本分析，其实验结论难以适用于开放域的复杂应用场景。同时，计算机学科行为分析忽略行为的情感内驱导致其行为推理过程逻辑合理性存疑。
3、行为分析相关研究通过修改模型结构或融合多模态信息进行特征增强的方式提高了虚拟环境与现实环境行为分析模型的表现，却很少有学者考虑将驱动行为的情感因素融入行为分析过程，且没有考虑反思的过程，导致情感行为预测和分析结果不准确。
本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种预测情感衍生行为的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种预测情感衍生行为的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的一种预测情感衍生行为的方法，其特征在于，所述基于优化假想主体-情感-行为三元组进行行为衍生及情感归因分析，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种预测情感衍生行为的方法，其特征在于，所述情感类别标签包括：“爱”、“惧”、“喜”、“哀”、“惊”、“怒”和“正常”；
5.根据权利要求1所述的一种预测情感衍生行为的方法，其特征在于，根据所述三元组关系元数据，利用基...
【技术特征摘要】
1.一种预测情感衍生行为的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种预测情感衍生行为的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的一种预测情感衍生行为的方法，其特征在于，所述基于优化假想主体-情感-行为三元组进行行为衍生及情感归因分析，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种预测情感衍生行为的方法，其特征在于，所述情感类别标签包括：“爱”、“惧”、“喜”、“哀”、“惊”、“怒”和“正常”；
5.根据权利要求1所述的一种预测情感衍生行为的方法，其特征在于，根据所述三元组关系元数据，利用基于塔克分解的行为预测方法进行第一次学习，得到第一得分；所述第一得分通过计算主体-情感至所有行为的得分得到，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。