【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及群体行为，特别是涉及一种基于语义聚合的群体行为预测方法、产品、介质及设备。
技术介绍
1、近年来，对群体行为进行预测的技术在电子商务、金融评估、交通出行、公共空间秩序维护等很多场景都有广泛应用，但是如何能提升群体行为预测的精准性，是一个难题。在解决这一问题的过程中，所面临的最大问题是如何将具有相同语义的行为进行聚合，即实现语义聚合，其重点在于如何将具有相同语义、不同表述的行为映射至相同的行为节点，实现行为的归一化，也就是实现相似行为的聚合。
2、现有的相似行为聚合方法主要从挖掘实体的不同表述入手，采用神经网络对实体特征进行充分的表征，并采用了一种高效的同义实体聚合方法。这种方法首先通过训练实体同义关系分类器来识别和标记可能具有相同语义的实体。然后，通过应用聚类算法，将所有候选实体进行有效地聚合。具体地，先结合实体之间的共现频率等信息和预训练词向量来训练实体同义关系分类器，随后利用聚类算法聚合所有候选实体进而实现同义实体的聚合。其聚合过程可以概括为以下两个阶段：第一阶段，通过衡量实体与目标集合的实体相似度，对实体...
【技术保护点】
1.一种基于语义聚合的群体行为预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于语义聚合的群体行为预测方法，其特征在于，所述获取实体集合中每个实体的上下文信息并计算每个实体的上下文表征，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于语义聚合的群体行为预测方法，其特征在于，所述对每个实体的上下文表征进行线性变换后得到上下文表征集合并计算上下文表征集合的上下文评分，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于语义聚合的群体行为预测方法，其特征在于，所述对每个实体的实体表征进行线性变换后得到实体表征集合并计算实体表征集合的实体评分，具体包括
5....
【技术特征摘要】
1.一种基于语义聚合的群体行为预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于语义聚合的群体行为预测方法，其特征在于，所述获取实体集合中每个实体的上下文信息并计算每个实体的上下文表征，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于语义聚合的群体行为预测方法，其特征在于，所述对每个实体的上下文表征进行线性变换后得到上下文表征集合并计算上下文表征集合的上下文评分，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于语义聚合的群体行为预测方法，其特征在于，所述对每个实体的实体表征进行线性变换后得到实体表征集合并计算实体表征集合的实体评分，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于语义聚合的群体行为预测方法，其特征在于，所述基于上下文评分和实体评分计算实体集合的最终质量分数，并计算候选实体与...
【专利技术属性】
技术研发人员：骆祥峰，谢少荣，王欣芝，司书康，朱伟建，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：
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