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Forecasting the Number of Monthly Active Facebook and Twitter Worldwide Users Using ARMA Model

机译：使用ARMA模型预测每月主动Facebook和Twitter全球用户的数量

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Qasem Abu Al-Haija; Qian Mao; Kamal Al Nasr;
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年度 2019
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1. Forecasting the Number of Monthly Active Facebook and Twitter Worldwide Users Using ARMA Model [J] . Qasem Abu Al-Haija, Qian Mao, Kamal Al Nasr Journal of computer sciences . 2019,第4期

机译：使用ARMA模型预测每月活跃的Facebook和Twitter全球用户数量
2. Forecasting the Number of Monthly Active Facebook and Twitter Worldwide Users Using ARMA Model [J] . Abu Al-Haija Qasem, Mao Qian, Al Nasr Kamal Journal of computer sciences . 2019,第4期

机译：使用ARMA模型预测全球Facebook和Twitter每月活跃用户数量
3. Comparison of the ARMA, ARIMA, and the autoregressive artificial neural network models in forecasting the monthly inflow of Dez dam reservoir [J] . Valipour M., Banihabib M.E., Behbahani S.M.R. Journal of Hydrology . 2013,第Null期

机译：ARMA，ARIMA和自回归人工神经网络模型在Dez大坝水库每月入流量预测中的比较
4. Domain Adaptation from User-level Facebook Models to County-level Twitter Predictions [C] . Daniel Rieman, Kokil Jaidka, H. Andrew Schwartz, International joint conference on natural language processing . 2017

机译：从用户级Facebook模型到县级Twitter预测的域适应
5. Revisiting the Cognitive Mediation Model in the Digital Age: A Cross-Cultural Study of Facebook as a Venue for News and Political Information Sources, Facebook Use and Credibility Among New Media Users in South Korea and the United States [D] . Kang, Chee Youn. 2017

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6. Who is mentally healthy? Mental health profiles of Japanese social networking service users with a focus on LINE Facebook Twitter and Instagram [O] . Ryota Sakurai, Yuta Nemoto, Hiroko Mastunaga, 2021

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7. The Impact of Seasonal Unit Roots and Vector ARMA Modeling on Forecasting Monthly Tourism Flows [O] . Gustavsson Patrik, Nordström Jonas 100

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