2019-10-15微博转发预测特征选择绪论

微博的平台开放性非常适合口碑传播，其一对多的传播方式也具有传播优势，为企业和个人提供了一个受众基数广、成本...[全文]

2019-10-15用户转发微博预测特征的相关知识介绍

本章首先介绍了特征提取和特征选择在机器学习分类预测中的关键作用，然后以微博特征提取为例，介绍了常见的特征提...[全文]

2019-10-15用户转发预测的数据预处理

介绍了数据预处理的过程，对数据清理的内容和过程做了说明，介绍了识别正负样本的方法，详细介绍了识别负样本的思...[全文]

2019-10-15转发特征分析与提取

本章首先细致分析了用户转发行为的影响因素，然后详细介绍了实验特征的提取方法，对复杂特征，详细介绍了特征提取...[全文]

2019-10-15微博用户转发特征选择实验

首先介绍了实验设置，包括实验硬件环境与软件环境，详细介绍了实验中各评价指标的计算方法、表示形式与评估特点。...[全文]

2019-10-15Filter特征子集与Wrapper特征子集对比

本章利用上一章中两种特征选择方法得到的最优特征子集训练建立因子分解机，比较与分析了不同模型的预测性能。...[全文]

2019-10-15审计平台建设内容

本章论述了搭建数字化审计平台的总体应用模式，该模式是在数据层面上实行集中管理、实现建设跨行业、跨部门、跨年...[全文]

2019-10-15数字化审计平台功能分析

模型的分类根据审计数据分析的需求和采用的计算机技术的不同，可以将审计数据分析方法分为 3类：查询型分析、验证...[全文]

2019-10-15审计平台应用案例

本章以 2017 年社保资金审计为切入点，介绍我局如何运用数字化审计平台的采集转换、关联分析功能确定审计重点，发...[全文]

2019-10-15数字化审计系统的建立与应用结论与参考文献

设计数字化审计平台时，一般是向第三方公司提出审计需求，再由专业的编程人员构建数字化审计平台应用，开发完成各...[全文]