纸飞机频道内容热度预测的LSTM模型结构

LSTM预测Telegram热度的关键在于：数据预处理、模型设计、特征工程。对历史消息的时间戳、赞/转数量、关键词做时序处理。LSTM层数2-3层，不宜太深防止过拟合。加Dropout防震荡，最后接Dense输出热度值。PyTorch/TensorFlow均可，网上找一个LSTM模板改参数即可。数据量小的建议早停法。

LSTM模型适用于时序预测，你的场景可以用历史浏览量、转发量、发布时间等作为特征输入。建议使用Pytorch/Tensorflow搭建三层LSTM结构，注意归一化和窗口长度设置。开源项目tele-LSTM可供参考。

LSTM预测TG频道热度，确定特征（如发布时间、关键词、转发数），切分训练集测试集，建议2-3层LSTM+Dropout防过拟合层+Dense输出预测层，用Keras搭框架会快很多，注意归一化。

LSTM预测Telegram热度：对历史消息数据进行处理，特征有发布时间、关键词、转发量等，设置模型输入层时间步，隐层2-3层，激活函数为tanh，输出层线性激活预测热度值。训练数据需要标准化，优化器用adam，损失函数MSE。代码框架用TensorFlow或PyTorch都可以，在网上有很多LSTM时序预测的模板，修改特征维度就行。