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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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之前我们为大家展示了“搜索9招“的前4式(详见本刊6月上期),本期我们继续为大家带来后面5式。俗话说“好戏在后头”,这后面5招自然也是招招狠,招招妙。闲话不多说,各位接招![编者按] 相似文献
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JD Power and Associates的汽车预测部门就混合-电动汽车的前景报道,在2005~2012年期间,预期美国的混合-电动汽车的销售量会增长三倍多。将来,几乎在汽车市场的各个领域都可买到混合-电动汽车,诸如皮卡、微型车及豪华轿车等。 相似文献
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径向基函数网络(RBFN)已广泛应用于参考腾发量预测等领域,但常用的K均值聚类和自组织特征映射等方法在求取径向基函数网络隐层节点中心时存在较大不足。针对这一问题,本文引入投影寻踪方法,在投影降维的基础上实现对大量高维数据的聚类,建立了基于投影寻踪的径向基函数网络模型,并将该模型应用于山西潇河灌区参考腾发量的预测,研究了不同气象因子输入对参考腾发量预测精度的影响。结果表明,基于投影寻踪的径向基函数网络具有较强的适用性,只需使用最高温度、最低温度、日照时数和旬序数作为输入因子,就能以较高的精度预测参考腾发量。 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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本文以美国大陆公司316D型发射机一次故障为例,概要介绍了发射机设备,并提供了故障的分析方法和处理过程,供有同类机型的发射台维护人员参考。 相似文献
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IDE硬盘分区表坏了怎么修?相信不少朋友会在DOS下用传统工具软件修复,要是SATA硬盘的分区表坏了呢?由于DOS无法识别SATA硬盘,因此传统工具软件都无法起效,本文将告诉你一种解决这类故障的好方法。[编者按] 相似文献