社交网络用户-内容交互张量分解隐语义维度d=64时推荐准确率Precision=0.79 🆔 ID: 188941 ✅ 可用
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神经网络嵌入层维度h=256时社交关系预测AUC=0.91±0.02 🆔 ID: 188942 ✅ 可用
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图注意力网络(GAT)头数K=8时节点分类F1-score=0.83 🆔 ID: 188943 ✅ 可用
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社交图卷积网络(GCN)层数L=3时社区检测模块度Q=0.42 🆔 ID: 188944 ✅ 可用
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用户行为序列LSTM隐藏单元数n=128时点击通过率CTR=0.18 🆔 ID: 188945 ✅ 可用
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异构图神经网络(Hetero-GNN)元路径数量P=5时关系推理准确率R=0.87 🆔 ID: 188946 ✅ 可用
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社交网络节点特征标准化层ε=1e-5时梯度消失概率P=0.03 🆔 ID: 188947 ✅ 可用
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动态社交图时间窗口Δt=7天时影响力传播SIR模型β=0.041 🆔 ID: 188948 ✅ 可用
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基于Transformer的社交文本编码器层数N=6时情感分析准确率A=0.86 🆔 ID: 188949 ✅ 可用
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社交网络边权重归一化参数α=0.2时链路预测AUC=0.89 🆔 ID: 188950 ✅ 可用
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多层感知机(MLP)激活函数LeakyReLU负斜率γ=0.01时恶意账号检测召回率R=0.82 🆔 ID: 188951 ✅ 可用
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社交图神经网络消息传递迭代次数T=4时信息扩散范围R=0.72 🆔 ID: 188952 ✅ 可用
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用户-好友异构图嵌入维度d=128时关系强度预测RMSE=0.15 🆔 ID: 188953 ✅ 可用
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社交网络注意力机制头数H=12时关键节点识别F1=0.85 🆔 ID: 188954 ✅ 可用
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基于GCN的社交谣言传播SIR模型恢复率μ=0.038时信息生命周期T=9.1h 🆔 ID: 188955 ✅ 可用
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神经网络Dropout比率p=0.3时过拟合交叉验证误差ΔE=0.04 🆔 ID: 188956 ✅ 可用
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社交网络节点度分布幂律指数γ=2.4时枢纽节点介数中心性BC>0.78 🆔 ID: 188957 ✅ 可用
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图卷积神经网络(GCN)卷积核大小k=3时局部结构捕捉准确率P=0.91 🆔 ID: 188958 ✅ 可用
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社交关系推理双塔神经网络共享层维度d_shared=64时用户匹配准确率M=0.81 🆔 ID: 188959 ✅ 可用
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动态社交网络时间切片间隔Δτ=3h时趋势预测MAE=0.21 🆔 ID: 188960 ✅ 可用
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基于GAT的社交网络关键边识别AUC=0.93时边介数中心性BC>0.85 🆔 ID: 188961 ✅ 可用
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社交文本BERT模型最大序列长度L=128时话题聚类纯度P=0.88 🆔 ID: 188962 ✅ 可用
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神经网络Batch归一化动量参数β=0.9时训练收敛速度v=0.15epoch/iter 🆔 ID: 188963 ✅ 可用
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社交网络嵌入向量相似度阈值θ=0.75时好友推荐准确率A=0.76 🆔 ID: 188964 ✅ 可用
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图神经网络消息聚合函数MeanPooling时社区发现NMI=0.79 🆔 ID: 188965 ✅ 可用
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用户行为时序GRU网络隐藏状态维度h=64时活动预测F1=0.84 🆔 ID: 188966 ✅ 可用
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社交网络边类型嵌入维度d_edge=32时关系分类准确率C=0.83 🆔 ID: 188967 ✅ 可用
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基于Transformer的社交对话生成困惑度PPL=28.3时人工评估BLEU=0.32 🆔 ID: 188968 ✅ 可用
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神经网络权重初始化标准差σ=0.02时梯度爆炸概率P=0.01 🆔 ID: 188969 ✅ 可用
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社交网络节点特征维度d_feat=256时异常行为检测F1=0.87 🆔 ID: 188970 ✅ 可用
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