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WorldNews-UpVotes-Anomaly-Detection-LSTM
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2021-04-17
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WorldNews-UpVotes-异常检测-LSTM 数据集在2008年1月25日至2016年11月22日之间在Worldnews上发布的大型时序新闻信息数据集(72.7 MB)如下所示: 。 有509236行和8列,分别是“ time_created”,“ date_created”,“ up_votes”,“ down_votes”,“ title”,“ over_18”,“ author”和“ category”。 请注意,在“ down_votes”列中,数字全为零,并且只有一个类别是Worldnews。 动机有了这样的数据集,总的目标是找到大量的赞成票和新闻类型之间的任何关联。 这样的信息可以作为在新闻页面上插入适当的添加内容的指导。 为此,我们可以逐步执行以下任务。 探索新闻数量及其相应投票数的年度,每月和每日趋势。 使用机器学习(ML)技术来识别时间序列投票中的异常
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WorldNews-UpVotes-Anomaly-Detection-LSTM-main.zip (11个子文件)
WorldNews-UpVotes-Anomaly-Detection-LSTM-main
Daily-trends.png 45KB
LSTM-Anomalies.png 47KB
Ano_vots.jpg 12KB
Freqent-words-anomlies.png 35KB
Ano_counts.jpg 12KB
Peek_on_data.jpg 47KB
Yearly-trends.png 36KB
Monthly-trends.png 36KB
WorldNews_Anomaly_Detection_LSTM.ipynb 447KB
README.md 2KB
LSTM-TestLoss-vs-Threshold.png 45KB
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dilikong
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