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基于监督学习的信息茧房减弱方案研究
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作者 黄之 许学裔 +3 位作者 吴佳泽 徐超阳 吴培榕 孟庆欣 《湖州师范学院学报》 2023年第10期7-15,共9页
针对信息茧房对用户信息的限制、用户对其他观点的无知和偏见等引发的一系列问题,利用问卷数据建立随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯3种信息茧房预测模型,并利用这3种模型对浙江高校大学生是否处于信息茧房进行预测,其分别为72%、57.1%... 针对信息茧房对用户信息的限制、用户对其他观点的无知和偏见等引发的一系列问题,利用问卷数据建立随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯3种信息茧房预测模型,并利用这3种模型对浙江高校大学生是否处于信息茧房进行预测,其分别为72%、57.1%、74%,同时选择GBDT构建信息茧房与系统主导模式和用户主导模式之间的Boosting集成回归模型,其预测准确率为77.1%. 展开更多
关键词 支持向量机 随机森林 朴素贝叶斯 GBDT 集成回归
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