Інноваційний підхід до прогнозування інформаційної динаміки в соціальних мережах на основі гібридних моделей машинного навчання

Abstract

Запропоновано інноваційний підхід до прогнозування інформаційної динаміки в соціальних мережах із використанням гібридних моделей машинного навчання. Запропоновано інтеграцію методів глибинного навчання та статистичних моделей, що дозволяє враховувати як історичні закономірності поширення інформації, так і поточні тренди в реальному часі.

Described an innovative approach to forecasting information dynamics in social networks using hybrid machine learning models. By integrating deep learning techniques with classical statistical methods, the proposed system demonstrates improved accuracy, robustness to noisy data, and adaptability to real-time environments.