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在线社交媒体极大地促进了信息的产生和传递,加速了海量信息之间的传播与交互,使预测信息级联的重要性逐渐突显。近年来,深度学习已经被广泛用于信息级联预测(Information Cascade Prediction)领域。文中主要对基于深度学习的信息级联预测方法的研究现状与经典算法进行分类、梳理与总结。根据信息级联特征刻画的侧重点不同,将基于深度学习的信息级联预测方法分为时序信息级联预测方法与拓扑信息级联预测方法,并进一步将时序信息级联预测方法分为基于随机游走(Random Walk)的方法与基于扩散路径的方