基于时序的投入产出网络模型研究的开题报告.docx
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基于多种影响的时序网络表征学习方法研究的开题报告[Introduction]现代社会中,一些网络应用程序的时序性质变得越来越重要。例如,在社交媒体上的时间序列数据是社会科学和商业应用的一个重要来源。随着物联网设备数量和数据量的增加,物联网数据的时序性质也变得日益重要。神经网络已经得到广泛应用,对时间序列数据的处理更是成为一个热门的研究领域。然而,传统的神经网络针对固定长度的输入,位置嵌入不明确的数据,如文本或静态图片,能力较弱。为了更好地理解时序数据的时间结构和获得更好的性能,需要建立适合于时序数据的网络