《表1 时间维度归一化程度对噪声影响对比》

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《基于去噪自编码器的微博传播流行度演化研究》

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表2是在表1的基础上重新根据发生年份进行的细化，即显示的不再是在全部新闻中的比率，而是在当前行对应的年份中当前噪声率的新闻数的占比，用于观察不同年份的噪音情况。我们可以看到在同一归一化程度下不同年份的新闻，噪音率较低的占比有所下降，而其他噪声率都有所上升，这与我们实际的情况一致，越来越多的用户开始使用人为噪音来增加新闻的流行度。