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在线社交网络为信息的传播提供了渠道,但同时也加快了不良信息的传播速度。针对真实场景下新浪微博社交网络中的转发现象,分析了微博网络中用户之间的相互影响关系,以及微博文本内容等特征对受众用户的影响,证明了这些信息对于预测微博转发序列的有效性。提出了一种综合微博用户偏好信息及关系信息的微博转发序列预测方法,该方法使用Transformer编码器分析了微博发布之后的早期转发序列,随后,使用注意力机制处理微博文本信息和其他信息对转发过程的影响,预测下一步可能会转发的用户。从真实社交网络中提取得到微博的转发序列,共涉及14 891位用户,使用提出的方法处理该数据集,实验结果表明,所提方法的概率排名TOP500的准确率达到71%,对比当前同类型预测方法,所提方法的性能提升了约10%。 相似文献
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目的:研究绿茶发酵酒工艺优化及发酵过程中茶多酚、儿茶素、香气成分含量的变化分析。方法:采用正交试验优化绿茶酒发酵工艺,利用高效液相色谱、气相色谱-质谱法测定儿茶素和香气成分变化。结果:绿茶酒发酵工艺参数为:绿茶用量4 g/L、蔗糖20%、蜂蜜50 g/L、葡萄酒酵母接种量5 g/L,发酵温度28 ℃,发酵10 d后过滤陈酿得绿茶酒;绿茶酒发酵过程中6 种儿茶素组分含量均有所增加,表没食子儿茶素、没食子儿茶素没食子酸酯、没食子酸、表儿茶素增加较为缓慢,儿茶素和表没食子儿茶素没食子酸酯增加迅速,分别增加了10.88 倍和17.33倍;发酵初始、发酵结束及陈酿的绿茶酒分别检测出香气成分87、88种和94种,各占检测出挥发性成分相对含量的92.93%、98.26%和91.87%;香气成分种类和相对含量在发酵过程中均变化明显,体现绿茶酒由茶香到酒香的变化。结论:绿茶可以发酵茶酒,发酵后绿茶酒的保健成分儿茶素含量增加,酒体醇香。 相似文献
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提出了一种基于上下文依赖的动态图卷积网络(context dependent dynamic graph convolutional network,CDGCN)对在线社交网络进行信息流行度预测,即根据信息的历史转发动态预测将来的流行度。根据信息转发动态构建转发网络,并将转发文本嵌入作为节点属性。C-DGCN基于扩散核的图卷积网络对转发网络进行嵌入,得到空间依赖表示,并输入循环神经网络(recurrent neural network, RNN)学习实时依赖表示。在2020年1月的微博数据集上进行了实验,并将C-DGCN与传统的基于特征设计、基于生成模型、基于深度学习的方法进行了比较。CDGCN的优势在于:1)充分考虑了文本内容对信息传播的驱动作用,建模表示了语义特性变化的影响,捕获了上下文依赖特性;2)扩散核是基于时间延迟特性的,循环神经网络能够捕获实时特性,充分建模表示了信息传播的时-空依赖。 相似文献
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