社交网络用户谣言转发行为预测算法

来源 :计算机与数字工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:charoltte8816
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
社交网络谣言转发行为是指用户是否转发特定谣言.以往研究主要针对的是谣言在群体中的传播规律,鲜有针对个体传播行为的研究.基于信息传播理论,研究首次提出两类谣言个体转发影响因素的框架:谣言发布者以及谣言内容对个体的影响力.研究使用NLP相关技术和复杂网络分析算法等技术计算出相关特征;最后使用常见分类算法进行预测用户是否转发谣言.基于数据的实验结果表明,论文提出的算法可以有效提高预测谣言转发的准确性.
其他文献
在所有的问题场景中运行所有可能的解决方案时,没有哪一种解决方案的性能始终优于其他选项.这个事实促使人们使用定制的方法,即可以根据特定的问题输入自动预测可行的算法.在主流的预测方法几乎都依赖人工设计特征的情况下,近些年来深度学习开始被用于问题实例特征的自动化提取.算法预测数据集的特殊性导致最终输入训练模型的样本与标签存在诸多变数,从而影响深度模型在该数据集上的学习能力.因此,论文是在原始方法的基础上通过改进数据样本和算法标签的生成提升了在某些数据集上基于深度模型的算法预测任务性能.
为了满足人们对平面设计个性的需求,提出融入动态图形和视觉感知的平面设计系统.该系统根据系统需求,硬件包含DSP选型单元、CPLD选型单元、串口扩展芯片选型单元与ARINC429接口芯片选型,软件模块包含动态图形信息编码模块、动态图形视觉语言表达方式选取模块与信息视觉传播加工模块,通过硬件和软件融合实现了融入动态图形和视觉感知的平面设计系统.实验结果显示:相对于其它系统,论文系统的丢包率更低,平面设计效果指标数值更大、应用性能更佳,可以为平面设计行业带来更大的帮助.
用户通过检索平台能获得大量信息,但搜索结果往往会出现主题漂移、偏重旧网页的现象,不能满足用户实际需求.为改善这种现象,提出了一种改进的PageRank算法.该算法采用BM25相似度算法对主题相似度进行计算,根据相似度评分来赋予不同的影响权重,可以提相似度高的网页的排名;利用网页在搜索引擎周期内被搜索到的次数来表示网页存在的时间长短,补偿新网页的权重.将它们引入PageRank算法中,使得页面PR值计算更加合理.实验表明,改进后的PageRank算法在搜索应用中能有效减少主题漂移现象,搜索结果也更全面、更准
永磁同步电机伺服控制在工业中具有广泛的应用,而目前的控制方法存在控制精度较低、系统开销大、控制结构复杂等问题.论文基于自抗扰控制理论,设计了永磁同步电机伺服控制系统.该控制系统采用双环控制,其中位置环采用自抗扰控制,电流环采用PI控制,并采用Matlab/Simulink仿真分析了不同负载转矩及系统扰动对于控制系统的影响,最后通过实验验证了系统的鲁棒性,得出如下结论:1)该控制系统具备较强的鲁棒性,阶跃负载和交变负载对系统几乎无影响.2)电机控制误差随转速的增加逐渐变大,在空载条件下的控制误差较带载条件下
为了更好的对我国房地产行业可持续发展状况进行分析,同时在体现各指标重要性的前提下降低层次分析法的主观性,更科学合理地进行研究,论文将层次分析法与熵值法相互结合,构造最优赋权模型来研究我国房地产行业的可持续发展状况,从“房地产经济”、“城市环境”和“社会生活”三大指标入手,收集了我国1999-2018年的相关指标数据,采用Matlab进行编程分析,发现我国房地产行业情况飞速增长,但近几年来增长趋势有所减缓,并提出相关建议.
随着ETC通道车辆违规行为的不断增加,针对该场景下不同尺度和类型的车辆检测已经成为城市交通管理的一项重要工作.论文基于高速公路ETC场景下的真实数据集,提出了一种车辆检测的优化方法.为提高算法在车辆检测方面的适用性和准确性,论文在YOLOv3算法的基础上采用GIOU作为YOLOv3的边界框回归损失函数,同时用调整过的锚框来代替原始算法的锚框,使生成的检测框可以更好地适应不同角度的车辆.改进的YOLOv3在ETC场景数据集下的检测精度达到90.2%mAP,检测精度相对于目前主流的车辆检测算法SSD提升了10
针对荒野环境中的特征稀少,传统的通过提取点云特征点进行匹配的点云配准方法无法准确地进行定位的问题,提出了一种先建立离线点云地图,再利用离线地图进行定位的定位方法.建图过程使用GPS、IMU、激光点云信息,利用GPS信息优化正态分布变换配准算法的配准过程,建立高精度的离线点云地图;定位过程先加载离线地图,使用激光点云、IMU信息,结合正态分布变换配准算法与无迹卡尔曼滤波算法得到位姿估计,并对得到的位姿估计添加地图修正量,得到最终的位姿估计.
现有的移动模型大多基于理想状态来模拟实物的运动,而不考虑其中障碍物的存在,这往往导致模型与现实场景存在一定的差距.因此,设计了一种适用于障碍物环境下的移动模型.通过在仿真场景内设置若干圆形障碍区,在传统的随机路点移动模型(RWPM)的基础上,引入快速扩展随机树(RRT)算法来探测障碍物,找到一条通往终点的路径.首先介绍了RWPM模型的运行原理,并分析了将它运用在障碍环境下的缺陷,接着对RRT算法进行详细阐述,然后通过Mat-lab仿真工具,将改进后的移动模型与传统的RWPM模型应用在两种不同的障碍物场景中
在科技迅速发展的时代,人们不断地接触新事物和新技术来提高自己,因此,网购成为了最受大家追捧的生活方式之一.论文以电商平台的商品为研究对象,提出了基于用户推荐算法的研究与改进.论文主要研究的是UserBased协同过滤推荐算法,此算法的优点是可以实现跨领域、惊喜度较高;同时也存在着不足之处,比如,推荐结果的个性化比较弱、较为宽泛.通过对物品比用户多、物品时效性较强这种情景进行实验,多方面进行分析,实验结果表明,与传统算法进行比较,论文所研究的UserBased推荐算法,在个性化推荐以及推荐的准确度方面有了较
为了应对大规模网络环境下日益复杂的网络安全威胁,越来越多的研究使用机器学习算法来建立入侵检测模型,其中一些基于随机森林的检测方法具有较好的效果.但传统随机森林中一些分类能力较差的决策树的存在,以及入侵检测数据集的不平衡性,都可能会导致基于传统随机森林的入侵检测模型的性能有所下降.针对这些问题,论文在基于传统随机森林的入侵检测模型上加入了精英选择、加权投票和上采样几种优化方法,并在UNSW-NB15数据集上进行了测试,结果表明优化后的模型具有更好的检测能力.