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基于强化学习的社交网络影响力最小化模型GCNNs-DDQN

陈梓彦 袁得嵛 孙泽宇 程佳琳

计算机科学与探索2025,Vol.19Issue(9):P.2458-2469,12.
计算机科学与探索2025,Vol.19Issue(9):P.2458-2469,12.DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.2409075

基于强化学习的社交网络影响力最小化模型GCNNs-DDQN

陈梓彦 1袁得嵛 2孙泽宇 1程佳琳1

作者信息

  • 1. 中国人民公安大学信息网络安全学院,北京100038
  • 2. 中国人民公安大学信息网络安全学院,北京100038 安全防范技术与风险评估公安部重点实验室,北京102623
  • 折叠

摘要

关键词

谣言影响力最小化/图神经网络/Double DQN

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

陈梓彦,袁得嵛,孙泽宇,程佳琳..基于强化学习的社交网络影响力最小化模型GCNNs-DDQN[J].计算机科学与探索,2025,19(9):P.2458-2469,12.

基金项目

中国人民公安大学网络空间安全执法技术双一流创新研究专项(2023SYL07)。 (2023SYL07)

计算机科学与探索

OA北大核心

1673-9418

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