【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理与人工智能，具体地说是一种用户情感趋势预测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、现有技术中，大多数社交媒体观察工具仅能单独处理文本、图片或视频数据，缺乏对这些多模态数据的有效整合能力。例如，一些传统的文本分析工具主要关注社交媒体上的文本评论，通过关键词匹配和简单的语义分析来获取信息，但无法考虑到与之相关的图片或视频所传达的丰富情感和情境信息；而一些专注于图像或视频分析的工具，虽然能够对视觉内容进行识别和分类，但却难以将其与文本信息有机结合，形成全面的理解，导致了在面对复杂的热点话题时，难以全面准确地捕捉用户的情绪变化和用户行为特征。
2、故如何融合多模态数据对用户情感进行分析以及趋势预测，以便更好地把握用户的整体态度和行为趋势是目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的技术任务是提供一种用户情感趋势预测方法、系统、设备及介质，来解决如何融合多模态数据对用户情感进行分析以及趋势预测，以便更好地把握用户的整体态度和行为趋势的问题。
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【技术保护点】
1.一种用户情感趋势预测方法，其特征在于，该方法具体如下：
2.根据权利要求1所述的用户情感趋势预测方法，其特征在于，根据关键词、话题标签或用户筛选条件有针对性的收集与特定主题或话题相关的各类数据具体如下：
3.根据权利要求1所述的用户情感趋势预测方法，其特征在于，对收集的用户相关数据进行清洗、格式化以及特征提取的预处理操作，获取预处理后的文本、图像及视频数据具体如下：
4.根据权利要求1所述的用户情感趋势预测方法，其特征在于，情感分析具体如下：
5.根据权利要求1所述的用户情感趋势预测方法，其特征在于，趋势预测具体如下
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【技术特征摘要】
1.一种用户情感趋势预测方法，其特征在于，该方法具体如下：
2.根据权利要求1所述的用户情感趋势预测方法，其特征在于，根据关键词、话题标签或用户筛选条件有针对性的收集与特定主题或话题相关的各类数据具体如下：
3.根据权利要求1所述的用户情感趋势预测方法，其特征在于，对收集的用户相关数据进行清洗、格式化以及特征提取的预处理操作，获取预处理后的文本、图像及视频数据具体如下：
4.根据权利要求1所述的用户情感趋势预测方法，其特征在于，情感分析具体如下：
5.根据权利要求1所述的用户情感趋势预测方法，其特征在于，趋势预测具体如下...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵桂越，董方辉，朱璐，于希光，冯树新，
申请(专利权)人：浪潮云信息技术股份公司，
类型：发明
国别省市：
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