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从全球范围看,SNS网站都在探寻新的盈利模式,希望通过变革来创造出可持续盈利的商业模式。为此,无论是在吸引用户、聚集人气方面,还是在组件更新、培育忠诚度方面,SNS网站都下了很大功夫。 相似文献
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社交网络已成为人们获取和发布信息的一个重要平台,也是黑客发起网络诈骗的主要场地。大多数黑客在发起网络诈骗之前,首先会判别目标用户的主要人格特点,然后根据主要人格特点制定与其接触的策略。因此,面向社交网络用户的人格特质识别方法的研究对提高用户识别社交网络诈骗能力具有重要意义。提出基于用户的人格特质识别方法。通过构建面向社交网络的人格特质词典提取用户发表或转发文本信息中能反映用户主要人格特质类型的观测值,采用5个具有不同参数值的隐半马尔可夫模型刻画用户在社交网络上发表或转发文本信息的行为过程。在人格特质识别阶段,通过计算每个用户在发表或转发文本信息过程中产生的观测序列相对于模型的平均对数似然概率,以识别用户所属的人格特质类型。在采集的新浪微博数据集上进行实验,结果表明,当假正率为10%时,该方法的总真正率为93.18%,能准确识别用户的人格特质类型。 相似文献
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近年来,机器学习被逐渐运用到基于社交媒体文本数据的抑郁症检测中并凸显重要应用价值。为梳理其应用现状和发展方向,对用于抑郁症检测的社交媒体文本数据集、数据预处理和机器学习方法进行整理分类。在数据特征表示方面,对比分析了基础特征表示、静态词嵌入和语境词嵌入。全面分析了利用不同基础特征和不同算法类型的传统机器学习以及深度学习进行抑郁症检测的性能和特点。总结并建议未来在中文数据集的创建、模型的可解释性、基于隐喻的检测和轻量级预训练模型方面做进一步的探索。 相似文献
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针对当前谣言检测任务中社交媒体推特平台的推文数据分布复杂且不均衡的特点,提出基于变分自编码器(VAE)的谣言立场分类算法VAE-LSTM。对数据进行预处理后,利用word2vec模型提取推文词向量并输入VAE中进行训练,得到符合简单概率分布的深度特征序列再从中采样获取有效特征,以避免数据量较大的推文类别影响特征向量。在此基础上,使用长短时记忆(LSTM)网络处理向量序列数据进而实现分类。理论分析和实验结果表明,VAE-LSTM算法无须手动提取或添加特征,训练过程简单高效,同时能缓解类间不平衡问题,其应用于实际场景准确率和F1得分分别为0.800和0.494,与时序注意力机制算法、Turing算法、霍克斯过程算法等相比分类性能更好,且较SVM等早期机器学习方法节省了大量数据预处理时间。 相似文献
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脑瘫是一种常见的脑部发育不良疾病,国内外针对脑瘫康复主要是在幼儿期进行针对性康复诊治。步入成年后,社交型障碍是一种常见症状,为了更好地使脑瘫患者融入社会生活,有必要针对语言、动作和表情进行康复训练。本文针对社交障碍中的关键环节,结合传统康复手段,对人机交互技术在以机器人研发辅助工具来优化提升相关康复训练系统中的应用进行综述分析,为脑瘫患者康复训练设备智能化升级改造和研发提供有益借鉴。 相似文献
88.
本文着重分析了社交网站常见的法律问题,并通过比较研究各国的做法,试图总结出我国加强社交网站管理的监管措施。 相似文献
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<正>业界很长时间没有因为微软而热论什么了,聚光灯大半都打在了大佬Google、苹果身上,或者聚焦于Facebook、Groupon这些后起之秀。所以,就像死水之中偶然泛起的微澜,微软对Skype的收购重再次吸引了众多眼球。在对此事的评论中,微软被比作了袁绍,既然是袁绍,那就只能唱衰了。 相似文献
90.
当业内因为谷歌CEO拉里·佩奇(Larry Page)自8月16日以来就没有在Google+上公开发布消息及Google+近期流量的下滑而认为Google+是社交网络的“鬼城”之时,谷歌突然宣布Gogle+开放注册,并同时发布新的功能,而谷歌联合创始人谢尔盖·布林(Sergey Brin)也再次现身谷歌社交网络Google+,发布了数张照片及相关消息。 相似文献