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随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。 相似文献
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介绍了免费的TCP/IP协议栈LWIP开发工具和环境,分析了如何实现LWIP的移植,并给出了一种嵌入式系统与网络互联的新思路。 相似文献
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提出了对暴露在任意外场中的传输线进行时频分析的新方法,这种方法非常稳定,它能够与任意的传输线模型和电路仿真方法兼容,并且使用这种方法得到的仿真值和实际值之间的差别小于1%。 相似文献
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有用户反映电视图像有两三横道亮线上下滚动干扰电视信号,我们怀疑可能是光接收机、电源或线路放大器的故障,抽查几个用户,结果是西半部比东半部严重,我们带去光接收机、电源、放大器换了一遍,故障依旧,用户还反映这个故障时有时无不定时出现,事隔两三天我们再去,把所有的编码分支器全部换上普通的六分支器,但故障依旧。当时夏天农忙看电视时间少,用户也没计较,事隔两三个月用户又打电话说:电视图像还像原来一样不好,我们再次来到故障严重的用户家,分析故障现象,怀疑可能是某个电源或桌用户电视机造成的干扰, 相似文献
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