本文關(guān)鍵詞：基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社會媒體網(wǎng)絡(luò)分析

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【摘要】：社會媒體網(wǎng)絡(luò)中不僅包含了用戶、文本、圖片和視頻等多種模態(tài)的數(shù)據(jù),還包含了反映不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間交互的群體特征。為了更好地描述社會媒體網(wǎng)絡(luò),從而為上層應(yīng)用提供更好的服務(wù),提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社會媒體網(wǎng)絡(luò)模型。該模型采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對單個模態(tài)的數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí),從而得到任意一個模態(tài)數(shù)據(jù)的潛在特征表示方法。對于兩種不同模態(tài)的數(shù)據(jù),利用具有高斯分布的先驗矩陣與兩個模態(tài)數(shù)據(jù)的后驗分布建立反映這兩個模態(tài)數(shù)據(jù)間群體特征的生成模型。實驗結(jié)果表明,提出的模型在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的鏈接分析中具有更好的預(yù)測效果,能有效地描述社會媒體網(wǎng)絡(luò)的整體特征。
【作者單位】： 首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)信息學(xué)院;北京航空航天大學(xué)軟件學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 深度學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 社會媒體網(wǎng)絡(luò) 特征學(xué)習(xí) 鏈接預(yù)測
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61303074)資助
【分類號】：TP183;TP393.09
【正文快照】： 隨著互聯(lián)網(wǎng)上用戶生成的數(shù)據(jù)的爆炸式增長,社會媒體網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為用戶最重要的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用之一。在社會媒體中,用戶在虛擬的群體中創(chuàng)建、共享并且交換數(shù)據(jù),他們之間的交互行為及其在網(wǎng)絡(luò)中使用的數(shù)據(jù)一起構(gòu)成了社會媒體網(wǎng)絡(luò)[1]。社會媒體網(wǎng)絡(luò)中往往含有文本、圖片、音頻和視頻等多

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10 曾U喺，

本文編號：761125