利用机器学习技术防范网络意识形态风险的理论模型与逻辑进路

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〔摘要〕新媒介时代网络日益发达，对我国意识形态的安全和治理带来了巨大挑战。现代机器学习技术特别是那些基于深度神经网络的模型，能够从大量非结构化文本数据中提取意义，应用范围已经从简单的图像识别扩展到了复杂的视频内容分析，从而为理解和预测公众行为及其背后的意识形态提供了更为深入的视角。由于网络传播路径预测依赖信息转发预测，后者体现了用户的个体行为差异，因而我们提出基于机器学习的网络意识形态风险识别的行为传播模型。（剩余15283字）

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