一种基于生成式大模型的事件热度预测方法及系统

本发明公开了一种基于生成式大模型的事件热度预测方法及系统，属于数据挖掘技术领域，包括：首先获取事件热度预测数据集，该数据集基于与事件相关的帖子信息和事件信息构建而成；从该数据集中提取训练集，并将其输入到预先构建的基于生成式大模型的预测模型中；随后采用数值感知的交叉熵损失函数，通过监督学习算法对模型进行一阶段训练；一阶段训练完成后，进一步基于趋势感知的组合奖励函数，利用强化学习算法对模型进行二阶段训练，从而得到训练完备的预测模型；最终，将事件热度预测数据集输入至训练好的生成式大模型，输出对应的事件热度预测结果。通过两阶段协同训练，模型能够深入捕捉影响事件热度演变的关键因素，有效提升预测准确性。