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| Wordle答题情况的预测与分析 | |
| 引用本文： | 蔡忠哲,曾日威,林承铖,李韶伟.Wordle答题情况的预测与分析[J].台州学院学报,2023(6):8-13+21. |
| 作者姓名： | 蔡忠哲 曾日威 林承铖 李韶伟 |
| 作者单位： | 台州学院电子与信息工程学院 |
| 摘 要： | Wordle是《纽约时报》的一款“猜词”游戏，玩家可根据“试错”的提示信息猜出正确的“谜底”。根据2023年美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）赛题数据，建立了预测答题情况的ARIMA-LSTM模型和单词的难度分类模型，并按照模型选出难度恰当的“单词”作为“谜底”，以实现《纽约时报》预测Wordle玩家“试错”次数和依难度对单词进行分类的功能。 |
| 关 键 词： | ARIMA-LSTM预测 K-means聚类分析 混淆矩阵 |