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基于神经网络的基层智慧型融媒体系统传播能力预测方法
1
作者
刘滔
《贵阳学院学报(自然科学版)》
2024年第2期88-92,共5页
随着基层智慧型融媒体系统在各地的应用越来越广泛,为实现系统长期传播能力的预测,设计基于神经网络的基层智慧型融媒体系统传播能力预测方法。基于改进数据集结构设计高效用数据挖掘算法,实施基层智慧型融媒体系统结构、时间、文本、...
随着基层智慧型融媒体系统在各地的应用越来越广泛,为实现系统长期传播能力的预测,设计基于神经网络的基层智慧型融媒体系统传播能力预测方法。基于改进数据集结构设计高效用数据挖掘算法,实施基层智慧型融媒体系统结构、时间、文本、用户信息的挖掘。对于挖掘信息,设计异常事件检测模型对其实施数据异常事件检测,使用差分综合移动平均自回归模型实施单点噪声的修复。构建一种基于上下文依赖的动态图注意网络作为基层智慧型融媒体系统传播能力预测模型,由建模传播动态图模块、时—空依赖学习模块与预测模块构成,其输入为处理后的信息,输出信息为基层智慧型融媒体系统传播规模预测增量。实验结果表明,该方法预测用户列表精度整体较高,最高达到98.95%,预测用户列表召回率整体较高,最高达到97.24%。
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关键词
基层智慧型融媒体系统
端到端神经网络
单点噪声修复
传播能力预测
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职称材料
题名
基于神经网络的基层智慧型融媒体系统传播能力预测方法
1
作者
刘滔
机构
安徽新闻出版职业技术学院新闻传播系
出处
《贵阳学院学报(自然科学版)》
2024年第2期88-92,共5页
基金
安徽省高校自然科学研究重点项目“基层智慧型融媒体系统平台的研究与运用”(项目编号:KJ2021A1555)。
文摘
随着基层智慧型融媒体系统在各地的应用越来越广泛,为实现系统长期传播能力的预测,设计基于神经网络的基层智慧型融媒体系统传播能力预测方法。基于改进数据集结构设计高效用数据挖掘算法,实施基层智慧型融媒体系统结构、时间、文本、用户信息的挖掘。对于挖掘信息,设计异常事件检测模型对其实施数据异常事件检测,使用差分综合移动平均自回归模型实施单点噪声的修复。构建一种基于上下文依赖的动态图注意网络作为基层智慧型融媒体系统传播能力预测模型,由建模传播动态图模块、时—空依赖学习模块与预测模块构成,其输入为处理后的信息,输出信息为基层智慧型融媒体系统传播规模预测增量。实验结果表明,该方法预测用户列表精度整体较高,最高达到98.95%,预测用户列表召回率整体较高,最高达到97.24%。
关键词
基层智慧型融媒体系统
端到端神经网络
单点噪声修复
传播能力预测
Keywords
Grassroots intelligent integrated media system
End-to-end neural networks
Single point noise restoration
Prediction of communication ability
分类号
TP138 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的基层智慧型融媒体系统传播能力预测方法
刘滔
《贵阳学院学报(自然科学版)》
2024
0
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