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Development of Integrated Neural Network Model for Identification of Fake Reviews in E-Commerce Using Multidomain Datasets

机译：综合神经网络模型的开发用于使用多麦田数据集在电子商务中识别虚假评论的识别

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期刊名称 Applied Bionics and Biomechanics
作者
Saleh Nagi Alsubari; Sachin N. Deshmukh; Mosleh Hmoud Al-Adhaileh; Fawaz Waselalla Alsaade; Theyazn H. H. Aldhyani;
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作者单位

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年(卷),期 2021(-1),-1
年度 2021
页码 -1
总页数 11
原文格式 PDF
正文语种
中图分类生物学;
关键词
入库时间 2022-08-21 11:55:15

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专利

1. Development of Integrated Neural Network Model for Identification of Fake Reviews in E-Commerce Using Multidomain Datasets [J] . Saleh Nagi Alsubari, Sachin N. Deshmukh, Mosleh Hmoud Al-Adhaileh, Applied bionics and biomechanics . 2021,第a期

机译：综合神经网络模型的开发，用于使用多麦田数据集在电子商务中识别虚假评论的识别
2. REVIEW AND IDENTIFICATION OF NEURAL NETWORKS TOOLS USED IN CANCER AND CARDIOVASCULAR RISK MODELS [J] . Sandu Oana, Nastac Iulian Journal of investigative medicine . 2015,第3期

机译：审查和识别在癌症和心血管风险模型中使用的神经网络工具
3. Development of a Hybrid Artificial Neural Network and Genetic Algorithm Model for Regime Identification of Slurry Transport in Pipelines [J] . Sandip K. Lahiri and Kartik Chandra Ghanta Chemical Product and Process Modeling . 2009,第1期

机译：混合神经网络和遗传算法模型在管道输浆状态识别中的应用
4. Multi-Aspect Feature Based Neural Network Model in Detecting Fake Reviews [C] . Ning Luo, Huaxun Deng, Linfeng Zhao, International Conference on Information Science and Control Engineering . 2017

机译：基于多方面特征的神经网络模型在虚假评论检测中的应用
5. Development of an integrated approach combining artificial neural network material based modeling with finite element analysis of forming processes. [D] . Kessler, Brian Scott. 2005

机译：集成方法的开发，该方法将基于人工神经网络材料的建模与成形过程的有限元分析相结合。
6. Using Slit-Lamp Images for Deep Learning-Based Identification of Bacterial and Fungal Keratitis: Model Development and Validation with Different Convolutional Neural Networks [O] . Ning Hung, Andy Kuan-Yu Shih, Chihung Lin, 2021

机译：利用狭缝灯图像进行深度学习的细菌和真菌角膜炎的鉴定：模型开发与不同卷积神经网络的验证
7. Integrated Artificial Neural Network Modeling and GIS for Identification of Important Factor on Groundwater Hydrochemistry (Fe-,Ca2+ and PO4-3) [O] . Behnaz RaheliNamin, Behrooz Mohseni 2018

机译：综合人工神经网络建模和GIS，用于鉴定地下水水化学的重要因素（Fe-，Ca2 +和Po4-3）

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