谣言影响力预测模型
案例介绍
· 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，现已被机器学习相关 ICAACE 国际期刊论文引用
谣言影响力预测模型
案例介绍
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，现已被机器学习相关 ICAACE 国际期刊论文引用
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