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聚合閱讀：關(guān)于 “深度學習算法” 的最新資訊內(nèi)容

為什么隨機刷到的視頻的點贊數(shù)，首位數(shù)字三成是1？ --談本福特定律、社交網(wǎng)絡(luò)推薦算法和對輿情工作這的啟示

2025-08-13 13:41| 瀏覽次數(shù)：4594

近期，科普視頻博主畢導發(fā)布了一期名為《世界是對數(shù)的》的視頻，引發(fā)了廣泛討論。視頻中展示了一個奇妙的現(xiàn)象：生活中有很多數(shù)字符合“本福特定律”，如隨機在社交媒體上刷新視頻，會發(fā)現(xiàn)這些視頻的點贊數(shù)，其首位數(shù)字（例如，1.8萬贊的首位數(shù)字是1，98萬贊的首位數(shù)字是9）的分布極不均勻——大約有30%的視頻點贊數(shù)是以“1”開頭的。視頻介紹了這個被稱為“本福特定律”的及更深入的對數(shù)均勻分布現(xiàn)象，但并未深入解釋其在社交網(wǎng)絡(luò)中的成因。

標簽：輿情研究深度學習算法社交媒體輿情全網(wǎng)輿情監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)輿情網(wǎng)絡(luò)傳播規(guī)律

有效規(guī)范算法應用營造清朗網(wǎng)絡(luò)空間

2022-06-20 13:32| 瀏覽次數(shù)：4682

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(wù)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(wù)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(wù)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(wù)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| 瀏覽次數(shù)：9698

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| 瀏覽次數(shù)：8097

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| 瀏覽次數(shù)：8207

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| 瀏覽次數(shù)：7128

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| 瀏覽次數(shù)：6808

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。

標簽：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| 瀏覽次數(shù)：7031

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| 瀏覽次數(shù)：6749

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。

標簽：深度學習算法

機器學習算法實踐-Adaboost算法

2020-02-27 15:26| 瀏覽次數(shù)：6477

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。

標簽：深度學習算法

機器學習算法實踐-線性回歸

2020-02-26 10:56| 瀏覽次數(shù)：6941

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?；貧w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。

標簽：深度學習算法

機器學習算法-k均值聚類

2020-02-26 10:44| 瀏覽次數(shù)：8478

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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