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A Multimodal Framework for Topic Propagation Classification in Social Networks
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内容提要
本研究提出了一种新的预测模型，通过引入用户关系广度和权威性指标，结合Text-CNN和Bi-LSTM模型，显著提升了社交网络中主题信息传播的预测效果。实验结果表明，该模型优于传统模型。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的预测模型，以提高社交网络中主题信息传播的预测效果。
- 模型引入了用户关系广度和用户权威性两个新指标。
- 结合了Text-CNN模型进行情感分类和Bi-LSTM模型处理时间动态。
- 该方法在多维特征提取上表现出色，显著提升了预测性能。
- 实验结果显示，该模型在FI-Score、AUC和Recall等指标上优于传统机器学习和单模态深度学习模型。
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