一个数据驱动的短视频国际通信模型,基于指标系统通信网络和注意力BiLSTM神经网络

科学领域:

• 沟通研究 沟通研究
• 数据科学数据科学数据科学
• 网络科学 网络科学

背景情况:

• 短视频,特别是在像TikTok这样的平台上,是媒体融合时代的主导形式的互联网内容传播.
• 了解和优化短视频的国际传播对于全球内容战略至关重要.

研究的目的:

• 通过数据驱动分析,提高短视频的国际沟通效率.
• 为了研究管理短视频国际传播的法律.
• 开发和验证一种用于分析短视频国际通信的新型网络模型.

主要方法:

• 为国际短视频通信建立一个关键目标指标系统.
• 基于指标系统的短视频国际通信网络模型 (KOIS-PN) 的开发.
• 整合KOIS-PN模型与AT-BiLSTM神经网络进行增强分析.
• 通过实验测试验证拟议的KOISPN-ATBiLSTM模型.

主要成果:

• 该研究成功构建了一个全面的关键目标指标系统,用于国际短视频通信.
• 通过结合网络构建和神经网络方法,开发了一种新的国际通信网络模型KOISPN-ATBiLSTM.
• 实验结果证明了KOISPN-ATBiLSTM模型在分析短视频国际通信中的有效性和进步.

结论:

• 开发的KOISPN-ATBiLSTM模型为理解和改进短视频国际通信提供了有效和先进的框架.
• 数据驱动的分析和战略研究对于优化TikTok等平台上的全球内容传播至关重要.
• 该研究为数字通信和网络分析领域做出了方法论性贡献.