《表1 材料参数:基于深度学习的网络舆情热度研究》
首先选取这些结果中的一部分LSTMs预测模型进行训练。训练完成之后,再对剩下的数据进行舆情趋势预测,若输出的值超过设定的阈值,系统将进行警报,若不超过阈值则不进行警报(见表1)。
图表编号 | XD00210368200 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.11.25 |
作者 | 王茜仪、杜明坤、张山 |
绘制单位 | 江苏警官学院、江苏警官学院、江苏警官学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
首先选取这些结果中的一部分LSTMs预测模型进行训练。训练完成之后,再对剩下的数据进行舆情趋势预测,若输出的值超过设定的阈值,系统将进行警报,若不超过阈值则不进行警报(见表1)。
图表编号 | XD00210368200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.11.25 |
作者 | 王茜仪、杜明坤、张山 |
绘制单位 | 江苏警官学院、江苏警官学院、江苏警官学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |