谣言影响力预测研究 IEEE 论文第一作者 2022.11-2023.07 · 数据分析:对微博谣言数据进行量化处理,使用 Python 对数据进行特征分析和重要性排序,筛选出贡献度较高的特征 · 建模:通过 Matlab 构建 BP 神经网络模型并进行训练,建立谣言影响力的预测模型,并实现较高准确性的谣言影响力预测 · 会议演讲:论文《Feature Analysis and Influence Prediction of Rumor Propagation Based on mRMR and Neural Network》入选并收录于第六届 IEEE 大数据与人工智能国际期刊,现已被
谣言影响力预测研究 IEEE 论文第一作者 2022.11-2023.07 · 数据分析:对微博谣言数据进行量化处理,使用 Python 对数据进行特征分析和重要性排序,筛选出贡献度较高的特征 · 建模:通过 Matlab 构建 BP 神经网络模型并进行训练,建立谣言影响力的预测模型,并实现较高准确性的谣言影响力预测 · 会议演讲:论文《Feature Analysis and Influence Prediction of Rumor Propagation Based on mRMR and Neural Network》入选并收录于第六届 IEEE 大数据与人工智能国际期刊,现已被...
添加客服微信,免费为您安排与该工程师直接沟通
长按二维码添加客服微信
如该工程师当前档期不合,也可免费为您推荐相似候选人