ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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【摘要】数字化时代下，网络共享数据的发展带来了数据量的激增与数据结构的复杂化，传统数据挖掘技术在处理这类数据时面临种种挑战。 深度学习是一种强大的机器学习方法，已在图像识别、语音处理等多个领域展现出卓越的性能，能够通过学习数据的深层特征来解决传统算法难以克服的问题。 本文设计并实现了一种基于深度学习的网络共享数据挖掘系统，详细介绍了系统的深度学习网络模型结构，设计了图卷积网络和编解码网络的构建，并通过实验验证了模型在处理大规模网络数据时的有效性。 结果表明，基于深度学习的网络共享数据挖掘系统能够有效提升系统性能，具有推广价值。
