微型算法技术（NASDAQ：MLGO）使用单个时间图形网络的DT-GNS模型来创建一个用于个性化营销的社交平台 微型算法技术（NASDAQ：MLGO）使用单个时间图形网络的DT-GNS模型来创建一个用于个性化营销的社交平台 2025年6月10日09:52 feixiang.com 随着互联网技术的快速发展，Web3.0时代已经沉默，标志着从互联网向更加分散，聪明和个性化的方向的过渡。使用区块链在Web3.0上制作商业应用程序的方法是机会和挑战。微算法技术（NASDAQ：MLGO）积极探索创新技术，并使用单个时间图形的神经元网络来创建一个用于个性化营销的Web3.0社交平台。离散时间图形的神经网络是一种莫动发的Delo，将图形神经元网络（GNN）与时间序列分析技术结合在一起logy，旨在处理图形结构化数据，随着时间的流逝而动态变化。在图理论中，节点代表实体（用户，产品等），而边缘表示实体之间的关系（注释，购买等）。 DT-GNS捕获图形结构中的节点函数和边缘关系，并预测结合时间品牌信息的节点的状态或未来行为。借助用于个性化营销的Web3.0社交平台，DT-GNS可以深入探索用户的行为数据，了解用户的偏好和需求，并为用户提供个性化的内容建议和营销策略。 MicroAlgorithm技术使用神经元时间图形网络创建个性化的Web 3.0营销平台，并有效地DT-ADPT NS算法的框架。 MicroAlgorithm技术引入了高级护理机制和增强学习技术，使DT-GNS模型可以使用更大的PRE捕获变化出于用户和动态市场趋势的利益。数据收集：该平台通过收集多个源数据，包括用户行为记录，社交交互数据等创建了一个庞大的动态图形数据库。这些数据包括用户关系数据，例如用户点击行为，口味，评论和交换。数据预处理：未加工的未加工数据必须清理，专用和格式化。预处理数据成为处理图形神经网络的适当格式。图形创建：根据预处理数据，该平台构建了动态图形，其中节点代表用户或内容，而边缘表示用户之间的关系或用户与内容之间的交互。动态图形可能反映了用户行为随时间的变化。谨慎的时间神经元网络：谨慎时间图形的神经元网络模型用于学习动态图形节点的表示。网络通过信息汇总机制逐渐更新了节点表示的向量，并在几个时间内捕获了节点状态的变化。特征提取：训练有素的网络可以从节点表示的丰富特征中提取信息，包括用户，偏好，社会关系等的兴趣。这些特征为随后的个性化建议提供了基础。 PERS建议含量：根据提取的特征，该平台为用户提供了个性化内容的建议。建议算法考虑了用户与用户之间关系之间的关系，以确保建议结果的精确和相关性。用户评论：用户提供有关推荐结果的评论，平台不断优化基于评论的模型和算法。迭代和持续改进允许平台连续y提高建议和用户满意度的准确性。安全监控：所有平台处理还引入了安全监视机制，以确保数据的隐私和安全性。通过加密和访问控制等技术手段避免了数据泄漏和滥用。从微高位技术实用性时间的社交Web 3.0平台，单独的时间为单独的时间，具有许多重要的技术优势。 DT-GNS模型将动态时间变化与高级算法帧的图形结构数据相结合，可以精确预测用户市场的行为和趋势，从而提高了营销活动的精确性和有效性。单个时间图的神经元网络可以捕获用户行为的细微变化，从而提供更精确和个性化的建议。这不仅增加了用户满意度，而且还增加了平台上用户的粘性。 Microalghm t的社交Web3.0平台可以在多个领域中广泛使用ECHNOLOGY（NASDAQ：MLGO），作为内容，社交互动，广告和市场研究的建议。随着持续发展和技术的改进，Web3.0社交平台将来在创新和应用程序方面取得了更大的进步。一方面，谨慎时间图形的神经网络继续优化和扩展，以提高动态图形中的代表性学习能力。同时，该平台结合了更先进的技术，例如增强学习，转移学习等，以进一步提高个性化建议的精度和有效性。此外，随着区块链技术的开发，该平台探索了更多的分散应用程序，以改善用户隐私保护和数据安全。