基于一维卷积神经网络的多特征社交网络流行度预测研究

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传统的社交网络流行度预测方法只考虑少数的特征,致使预测结果在大规模数据集中表现不好。现提出一种基于一维卷积神经网络(One-DCNN)的多特征社交网络流行度预测方法。该方法考虑所有元数据特征,并提出先验特征构造对其进行预处理。因元数据固有的一维特性,提出使用One-DCNN进行深度特征提取,最后使用LightGBM对其进行回归与预测。实验证明,One-DCNN能有效地提取出特征,且所提出的方法效果较传统方法和其他回归方法有较大的提升。
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