目标事件的预测方法、装置、终端设备及存储介质与流程

本申请实施例属于计算机，特别是涉及一种目标事件的预测方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术：

1、在现代社会中，随着政府事务的多样化，政府工作人员每天都处理巨量的待办理事件。为了提高办事效率，遵循急事优先办理的处理原则，政府工作人员需要通过事件预测技术从巨量的待办事件中将可能出现风险的事件准确识别出来。现有的事件预测技术多为单模态事件预测技术，即现有技术只能通过一种类型的历史数据对待办理事件进行建模预测，如通过文本数据进行建模预测。然而，随着网络媒体的不断发展，待办理事件的相关数据可以通过微博、微信、来电、走访等多种形式进行收集，进一步地，待办理事件的相关数据可以由文本、音频、图片等多种不同模态的数据组成。因此，现有技术中单模态的事件预测方法无法充分利用待办理事件的所有相关数据进行风险预测，预测的准确性较低。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种目标事件的预测方法、装置、终端设备及存储介质，用以提高事件预测的准确性。

2、本申请实施例的第一方面提供了一种目标事件的预测方法，包括：

3、一种目标事件预测方法，其特征在于，包括：

4、获取多个数据类型不同的事件数据；多个所述事件数据对应同一目标事件；

5、根据各个事件数据对应的数据类型分别对所述各个待处理数据进行特征提取，生成所述各个待处理数据各自对应的特征数据；

6、根据各个所述特征数据的特征权重，对所有所述特征数据进行加权融合，生成融合特征；

7、通过预设的预测模型对所述融合特征进行预测计算，生成所述目标事件对应的异常预测结果。

8、本申请实施例的第二方面提供了一种目标事件的预测装置，包括：

9、数据获取模块，用于获取多个数据类型不同的事件数据；多个所述事件数据对应同一目标事件；

10、特征提取模块，用于根据各个事件数据对应的数据类型分别对所述各个待处理数据进行特征提取，生成所述各个待处理数据各自对应的特征数据；

11、特征融合模块，用于根据各个所述特征数据的特征权重，对所有所述特征数据进行加权融合，生成融合特征；

12、预测模块，用于通过预设的预测模型对所述融合特征进行预测计算，生成所述目标事件对应的异常预测结果。

13、本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的目标事件的预测方法。

14、本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的目标事件的预测方法。

15、本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述第一方面所述的目标事件的预测方法。

16、与现有技术相比，本申请实施例具有以下优点：

17、本申请实施例，终端设备可以获取多个数据类型不同的事件数据；其中，多个不同的事件数据对应于同一目标事件；终端设备可以根据各种事件数据对应的数据类型，分别对各种事件数据进行特征提取，生成各种事件数据各自对应的特征数据；终端设备可以根据各个特征数据对应的特征权重，对所有特征数据进行加权融合，生成融合特征；而后终端设备可以通过预设的预测模型对融合特征进行预测计算，生成目标事件对应的异常检测结果。通过本申请实施例提供的方法，终端设备可以采取多个数据类型不同的事件数据对目标事件进行预测计算，因此可以提供目标事件的预测准确性。

技术特征：

1.一种目标事件预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述事件数据包括多个图像数据，所述特征数据包括表情特征，所述根据各个事件数据对应的数据类型分别对所述各个事件数据进行特征提取，生成所述各个事件数据各自对应的特征数据，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述事件数据包括登记数据，所述特征数据包括结构化特征，所述根据各个事件数据对应的数据类型分别对所述各个事件数据进行特征提取，生成所述各个事件数据各自对应的特征数据，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述事件数据包括文本数据，所述特征数据包括文本情感特征，所述根据各个事件数据对应的数据类型分别对所述各个事件数据进行特征提取，生成所述各个事件数据各自对应的特征数据，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征数据包括文本情感特征和多个表情特征，所述根据预设的特征权重算法确定各个所述特征数据对应的特征权重，并根据所述特征权重对所有所述特征数据进行加权融合，生成融合特征，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述融合权重的计算公式如下所述：

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述通过预设的预测模型对所述融合特征进行预测计算，生成所述目标事件对应的异常预测结果之前，包括：

8.一种目标事件的预测装置，其特征在于，包括：

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的目标事件的预测方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的目标事件的预测方法。

技术总结
本申请实施例适用于计算机技术领域，提供了一种目标事件的预测方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法包括：获取多个数据类型不同的事件数据；多个所述事件数据对应同一目标事件；根据各种事件数据对应的数据类型分别对所述各种事件数据进行特征提取，生成所述各种事件数据各自对应的特征数据；根据各个所述特征数据的特征权重，对所有所述特征数据进行加权融合，生成融合特征；通过预设的预测模型对所述融合特征进行预测计算，生成所述目标事件对应的异常预测结果。通过本申请实施例提供的方法，可以融合多种不同模态的信息来进行事件预测，从而增强事件预测的准确性。

技术研发人员：屈玉涛,王文敏,宁洪波,刘博,胡金晖,阮威健,何耀彬,张文标
受保护的技术使用者：中电科新型智慧城市研究院有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15