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    中央重点新闻网站:内容传播影响力分析报告

    点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 回复“缔元信”可获得32页PPT完整版,含13家中央重点新闻网站传播影响力分析。 报告要点:中央13家重点新闻网站长期以来承担了传统优势媒体向互联网转型的排头兵重任,也是互联网传播环境中最新信息的权威发布者、重大新闻的来源方。在新的政策指导下,最有机会成长为具有公信力和影响力的新型媒体集团,那么在当前的传播环境下,中央重点新闻网站内容在互联网上的传播和影响如何?本报告试图通过分析13家中央重点新闻网站内容被互联网其他媒体的转载数据及在典型网站的用户浏览数据,来评估中央重点

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    基于SSM的新闻发布系统的设计与实现文末(文末附源码、论文)

    进年来,新闻报纸已逐渐淡出人们的视线,就连新闻电视节目的收视率也连年下滑,传统的新闻发布方式已经无法满足人们日益增长的新闻信息需求。新闻发布系统的出现不仅满足了日益增长的新闻信息需求,还具备实时性,高效性。传统的新闻发布系统开发使用的是Servlet + JSP。随着新闻信息需求的增长,新闻发布系统的开发被提上日程。使用Servlet开发时,在编写每一个Servlet时都要在web.xml做相应的配置,开发繁琐。JSP则要求前端开发也必须掌握一定的后台技术,不利于分工合作提高效率。 本系统将采用Spring + SpringMVC + Mybatis为系统的后台框架,SpringMVC大大减低了Web的耦合度,与Spring可以很好的兼容。同时SpringMVC对数据可以很灵活验证,还有很好的数据绑定机制。采用前后端分离方式编写前端,使用Ajax作为前端异步获取后台数据。这样后台仅需注重算法逻辑,前端只需要注重业务逻辑及界面显示。

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    KDD'22 | Company as Tribe:分层图神经网络用于金融风险预测

    真实世界的公司及其复杂关联构成了公司网络,由于风险可以在公司网络中进行传导,在严重情况下将导致系统性金融风险。因此,对公司关系网络进行风险传导分析对于及时感知、防范公司风险具有重大意义。然而在金融安全等现实应用场景 [1,2] 中,常伴随数据质量差的挑战,以上市公司风险预测为例,公司财报是分析公司财务风险的主要依据,然而其存在时间滞后,高维稀疏,缺失噪声等问题,以及部分公司会美化其财务报表数据甚至出现财务造假的现象,考虑到公司风险的隐蔽性,仅仅通过单一的财报数据往往不足以精准预测公司风险,因此本文引入公司财报、股权网络、新闻等多元异构数据,以上市公司为目标节点构建了一种全新的分层网络结构(“部落式网络”),并设计了基于分层消息传递机制和图对比学习技术的分层图神经网络模型对部落式网络中的上市公司进行建模,并精准预测其财务风险。

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    领券