长尾级联流行度预测模型、训练方法及预测方法

摘要

本发明公开了一种长尾级联流行度预测模型、训练方法及预测方法，该长尾级联流行度预测模型包括骨干网络、以及位于骨干网络之后的回归器，回归器包括并行设置的原始回归器和子网络SUB；骨干网络和原始回归器构成长尾级联流行度预测模型的基线模型；骨干网络用于提取长尾级联的时间特征和空间特征；原始回归器用于得到该长尾级联流行度的原始预测值；述子网络SUB用于得到该长尾级联流行度的加权偏差；以该长尾级联流行度的原始预测值与加权偏差之和作为最终流行度预测值。本发明利用解耦的思想，整个模型训练分为两个阶段，首先利用不同的采样策略来提取骨干网络的特征表示，然后将骨干网络的参数固定住，再通过几种不同的方法微调回归器，该回归器结合了原始的预测值和由子网络SUB产生的加权偏差值，达到更准确预测流行度的目的。