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有效規(guī)范算法應用 營造清朗網(wǎng)絡(luò)空間
2022-06-20 13:32
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隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)快速發(fā)展,算法應用日漸廣泛。與此同時,有的互聯(lián)網(wǎng)服務平臺濫用算法,可能造成的“信息繭房”“大數(shù)據(jù)殺熟”“誘導沉迷”等問題也日益受到社會關(guān)注。 不久前,《互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(guī)定》正式施行;4月8日起,中央網(wǎng)信辦牽頭開展“清朗·2022年算法綜合治理”專項行動……過去一個時期,監(jiān)管部門主動作為,全社會共同發(fā)力,算法亂象得到有效整治,算法應用日益朝著向上向善的軌道發(fā)展。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)快速發(fā)展,算法應用日漸廣泛。與此同時,有的互聯(lián)網(wǎng)服務平臺濫用算法,可能造成的“信息繭房”“大數(shù)據(jù)殺熟”“誘導沉迷”等問題也日益受到社會關(guān)注。不久前,《互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(guī)定》正式施行;4月8日起,中央網(wǎng)信辦牽頭開展“清朗·2022年算法綜合治理”專項行動……過去一個時期,監(jiān)管部門主動作為,全社會共同發(fā)力,算法亂象得到有效整治,算法應用日益朝著向上向善的軌道發(fā)展。
標簽:
政策輿情
網(wǎng)信辦信息匯總
深度學習算法
信息挖掘
社交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分發(fā)算法對謠言類輿情傳播的影響
2021-12-24 12:59
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隨著通信技術(shù)的更新、線上經(jīng)濟的發(fā)展、配套生態(tài)的完善,網(wǎng)絡(luò)參與在人們?nèi)粘I钪姓紦?jù)的比重日漸增大。談及其中出現(xiàn)頻率極高的社交網(wǎng)絡(luò)平臺,其隨著用戶體量的增長,日均產(chǎn)生海量內(nèi)容,在平臺以建立維護用戶人際關(guān)系連接的基礎(chǔ)上,用戶產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù)形成了公共輿論表達的場所。對于這些海量數(shù)據(jù),平臺如何處理、調(diào)配分發(fā)?本文將簡要介紹主流社交網(wǎng)絡(luò)平臺內(nèi)容分發(fā)算法類型,以及調(diào)動廣泛社會關(guān)注的謠言又是如何在相應算法機制下傳播的問題。
標簽:
輿情研究
謠言傳播
深度學習算法
社交媒體輿情
機器學習算法實踐-決策樹
2020-03-03 13:56
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決策樹是一種基本的分類與回歸方法。在分類問題中,表示基于特征對實例進行分類的過程,可以認為是if-then規(guī)則的集合,也可以認為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布[1]。
標簽:
機器學習
深度學習算法
機器學習算法實踐-隨機森林
2020-03-03 13:09
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隨機森林,指的是利用多棵樹(即決策樹)對樣本進行訓練并預測的一種多分類器。它是一種集成學習方法,是bagging算法的特化進階版算法。故本文會先介紹集成學習以及其一個分支:bagging算法,再引出隨機森林算法的基本思想。
標簽:
深度學習算法
機器學習算法實踐-感知機
2020-03-02 15:18
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感知機是可進行二分類的線性分類模型,其輸入為實例的特征向量,輸出為實例的類別(+1,-1)。感知機學習旨在求出將訓練樣本進行線性分類的分離超平面,也就是說求模型的參數(shù)w,b,并能對新的輸入實例預測其對應的輸出類別。
標簽:
深度學習算法
機器學習算法實踐-k近鄰算法
2020-03-02 14:36
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K近鄰法(KNN)是一種基本的分類方法,它的輸入為實例的特征向量,對應于特征空間中的點,輸出為實例的類別,可以取多類。實際上是利用訓練數(shù)據(jù)集對特征向量空間進行劃分,并作為其分類的模型。
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深度學習算法
機器學習算法實踐-樸素貝葉斯算法
2020-02-28 18:22
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樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設(shè)的分類方法。在機器學習中,樸素貝葉斯和其他大多數(shù)的分類算法都不同,比如決策樹、KNN、支持向量機等,他們都是判別方法,直接學習出特征輸出Y和特征輸出X之間的關(guān)系,Y=f(X)或者P(Y|X)。但樸素貝葉斯是生成方法,是直接找出特征輸出Y和特征X的聯(lián)合分布P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出。
標簽:
深度學習算法
機器學習算法實踐-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2020-02-27 15:48
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)是一種人腦的抽象計算模型,是通過類似生物神經(jīng)元的處理單元,以及處理單元之間的有機連接,解決現(xiàn)實世界的模式識別、聯(lián)想記憶、優(yōu)化計算等復雜問題。常使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)分類問題。
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深度學習算法
機器學習算法實踐-Adaboost算法
2020-02-27 15:26
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boosting算法是常用的集成方法之一,它通過改變訓練樣本的權(quán)重,學習多個分類器,并將這些分類器進行線性組合,提高分類的性能。其代表算法為我們本文所要介紹的Adaboost。
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深度學習算法
機器學習算法實踐-線性回歸
2020-02-26 10:56
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前面我們介紹了多種機器學習算法,但它們都是用來分類的,今天我們講一下另一種類型,回歸。回歸是基于已有數(shù)據(jù)建立回歸模型,對新的數(shù)據(jù)進行預測。今天要講的是線性回歸模型。
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深度學習算法
機器學習算法-k均值聚類
2020-02-26 10:44
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k均值聚類算法,是一種無監(jiān)督算法,該算法的主要作用是將相似的樣本自動歸到一個類別中。所謂的無監(jiān)督算法,就是輸入樣本沒有對應的輸出或標簽,而聚類試圖將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分為若干個通常是不相交的子集,每個子集稱為一個簇。k均值聚類簡單易懂而且非常有效,但是確定合理的k值和k個初始類簇中心點對于聚類效果的好壞有很大的影響。
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深度學習算法
深度學習-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2020-02-25 11:20
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習方法,在深度學習中是極具代表性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。CNN相較于傳統(tǒng)的算法避免了繁瑣的前期處理(人工提取訓練樣本特征等),可以直接作用于原始的訓練樣本上(如圖片、語音、文本等)。
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深度學習算法
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