【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据分析及处理领域，可应用于金融科技领域或其他相关领域，特别是涉及一种反馈信息变化趋势确定方法、装置、计算机设备及介质。
技术介绍
1、反馈信息是指在社会舆论中的各种信息，网络反馈信息的分析和预测主要针对于社交媒体为主的在线环境中产生的信息，进行反馈信息趋势分析，便于根据趋势分析结果有效进行反馈信息预警。
2、传统技术中，通常通过反馈信息数据的变化数据，直接来预测未来的反馈信息趋势，但这种方法得到的预测结果具有一定的滞后性，无法实现预测结果准确度和及时性的两者兼顾。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够兼顾反馈信息变化趋势预测结果准确度和及时性的反馈信息变化趋势确定方法、装置、计算机设备及存储介质。
2、第一方面，本申请提供了一种反馈信息变化趋势确定方法，该方法包括：
3、获取不同预测时刻所关联历史时段下相同反馈信息事件对应的实时反馈信息数据和实时热词数据；
4、将同一预测时刻对应的实时反馈信息数据和实时热词数据进行数据融合，得到相应预测时刻对应的反馈信息参考数据；
5、基于预先训练好的情感倾向预测模型，根据不同预测时刻对应的反馈信息参考数据，确定相应预测时刻下的情感倾向数据；
6、根据不同预测时刻对应的情感倾向数据，确定反馈信息事件的反馈信息变化趋势。
7、在其中一个实施例中，将同一预测时刻对应的实时反馈信息数据和实时热词数据进行数据融合，得到相应预测时刻对应的
8、在其中一个实施例中，根据该预测时刻对应的热度词汇，确定该预测时刻对应的热词特征数据，包括：确定该预测时刻对应的热度词汇所属的反馈信息主题类别；将反馈信息主题类别对应的类别特征数据，作为该预测时刻对应的热词特征数据；其中，反馈信息主题类别对应的类别特征数据通过对反馈信息主题类别进行特征编码得到。
9、在其中一个实施例中，确定该预测时刻对应的热度词汇所属的反馈信息主题类别，包括：将该预测时刻对应的热度词汇，输入至预先训练好的主题分类模型，得到热度词汇所属的反馈信息主题类别。
10、在其中一个实施例中，将该预测时刻对应的热词特征数据和实时反馈信息数据进行数据融合，得到该预测时刻对应的反馈信息参考数据，包括：根据该预测时刻对应的实时热词数据，确定反馈信息热度数据；根据反馈信息热度数据，对该预测时刻对应的热词特征数据进行加权，以更新热词特征数据；将该预测时刻对应的更新后的热词特征数据和实时反馈信息数据进行数据融合，得到该预测时刻对应的反馈信息参考数据。
11、在其中一个实施例中，根据该预测时刻对应的实时热词数据，确定反馈信息热度数据，包括：根据该预测时刻对应的实时热词数据，确定实时热词数据的累计在网时长；根据累计在网时长，确定反馈信息热度数据。
12、在其中一个实施例中，将该预测时刻对应的热词特征数据和实时反馈信息数据进行数据融合，得到该预测时刻对应的反馈信息参考数据，包括：将该预测时刻对应的热词特征数据和实时反馈信息数据进行拼接融合，得到该预测时刻对应的反馈信息参考数据。
13、在其中一个实施例中，情感倾向预测模型，采用以下方式训练得到：获取不同样本预测时刻所关联历史时段下相同样本反馈信息事件对应的实时反馈信息样本、实时热词样本和实时反馈信息样本对应的情感倾向标签；将同一样本预测时刻对应的实时反馈信息样本和实时热词样本进行数据融合，得到相应样本预测时刻对应的反馈信息参考样本；根据不同反馈信息参考样本和相应情感倾向标签，对预先构建的情感倾向预测模型进行模型训练。
14、第二方面，本申请还提供了一种反馈信息变化趋势确定装置。该装置包括：
15、数据获取模块，用于获取不同预测时刻所关联历史时段下相同反馈信息事件对应的实时反馈信息数据和实时热词数据；
16、数据融合模块，用于将同一预测时刻对应的实时反馈信息数据和实时热词数据进行数据融合，得到相应预测时刻对应的反馈信息参考数据；
17、情感倾向确定模块，用于基于预先训练好的情感倾向预测模型，根据不同预测时刻对应的反馈信息参考数据，确定相应预测时刻下的情感倾向数据；
18、趋势确定模块，用于根据不同预测时刻对应的情感倾向数据，确定反馈信息事件的反馈信息变化趋势。
19、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
20、获取不同预测时刻所关联历史时段下相同反馈信息事件对应的实时反馈信息数据和实时热词数据；
21、将同一预测时刻对应的实时反馈信息数据和实时热词数据进行数据融合，得到相应预测时刻对应的反馈信息参考数据；
22、基于预先训练好的情感倾向预测模型，根据不同预测时刻对应的反馈信息参考数据，确定相应预测时刻下的情感倾向数据；
23、根据不同预测时刻对应的情感倾向数据，确定反馈信息事件的反馈信息变化趋势。
24、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
25、获取不同预测时刻所关联历史时段下相同反馈信息事件对应的实时反馈信息数据和实时热词数据；
26、将同一预测时刻对应的实时反馈信息数据和实时热词数据进行数据融合，得到相应预测时刻对应的反馈信息参考数据；
27、基于预先训练好的情感倾向预测模型，根据不同预测时刻对应的反馈信息参考数据，确定相应预测时刻下的情感倾向数据；
28、根据不同预测时刻对应的情感倾向数据，确定反馈信息事件的反馈信息变化趋势。
29、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
30、获取不同预测时刻所关联历史时段下相同反馈信息事件对应的实时反馈信息数据和实时热词数据；
31、将同一预测时刻对应的实时反馈信息数据和实时热词数据进行数据融合，得到相应预测时刻对应的反馈信息参考数据；
32、基于预先训练好的情感倾向预测模型，根据不同预测时刻对应的反馈信息参考数据，确定相应预测时刻下的情感倾向数据；
33、根据不同预测时刻对应的情感倾向数据，确定反馈信息事件的反馈信息变化趋势。
34、上述反馈信息变化趋势确定方法、装置、计算机设备及存储介质，通过将同一预测时刻对应的实时反馈信息数据和实时热词数据进行数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种反馈信息变化趋势确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将同一预测时刻对应的实时反馈信息数据和实时热词数据进行数据融合，得到相应预测时刻对应的反馈信息参考数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据该预测时刻对应的热度词汇，确定该预测时刻对应的热词特征数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定该预测时刻对应的热度词汇所属的反馈信息主题类别，包括：
5.根据权利要求2-4任一项所述方法，其特征在于，所述将该预测时刻对应的热词特征数据和反馈信息特征数据进行数据融合，得到该预测时刻对应的反馈信息参考数据，包括：
6.根据权利要求5所述方法，其特征在于，所述根据该预测时刻对应的实时热词数据，确定反馈信息热度数据，包括：
7.根据权利要求2-4任一项所述方法，其特征在于，所述将该预测时刻对应的热词特征数据和实时反馈信息数据进行数据融合，得到该预测时刻对应的反馈信息参考数据，包括：
8.根据权利要求1-4任一项所述方
9.一种反馈信息变化趋势确定装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
12.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种反馈信息变化趋势确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将同一预测时刻对应的实时反馈信息数据和实时热词数据进行数据融合，得到相应预测时刻对应的反馈信息参考数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据该预测时刻对应的热度词汇，确定该预测时刻对应的热词特征数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定该预测时刻对应的热度词汇所属的反馈信息主题类别，包括：
5.根据权利要求2-4任一项所述方法，其特征在于，所述将该预测时刻对应的热词特征数据和反馈信息特征数据进行数据融合，得到该预测时刻对应的反馈信息参考数据，包括：
6.根据权利要求5所述方法，其特征在于，所述根据该预测时刻对应的实时热词数据，确定反馈信息热度数据，包括：
7.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐嘉伟，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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