【摘 要】
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从新闻的传播演化过程中析取出真实的传播效果,进而分析发现规律,是社交媒体网络传播研究的热点问题。但是现有数据中包含大量噪音数据,影响算法的泛化性和准确性,人工去噪过
【机 构】
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中国传媒大学计算机与网络空间安全学院,石家庄铁道大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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中国传媒大学中央高校基本科研业务费专项基金(01040303-KCUC2019X001)
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从新闻的传播演化过程中析取出真实的传播效果,进而分析发现规律,是社交媒体网络传播研究的热点问题。但是现有数据中包含大量噪音数据,影响算法的泛化性和准确性,人工去噪过程耗时耗力。针对这个问题,本研究提出将去噪自编码器引入传播流行度分析,直接使用粗糙数据集挖掘共性传播特征,感知异常节点,削减处理和分析工作量。文中对流行度指标和网络模型进行了定义和设计,并利用微博的不同数据集,经过标准化和归一化后,对模型进行训练和检测。最终的实验结果证明了该模型的泛化性、可行性和可用性。
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