【摘 要】
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社交网络中,消息的爆发预测属于社交网络流行动态分析的范畴,是社会计算领域的研究热点之一.通过利用基于深度循环神经网络对社交消息的传播过程进行建模,提出了SMOP(social
【机 构】
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中国科学院网络数据科学与技术重点实验室（中国科学院计算技术研究所）,中国科学院大学,中国人民解放军61755部队
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973)(2012CB316303,2014CB340401);国家高技术研究发展计划(863)(2015AA01580 3,2014AA015204);中国科学院重点部署项目(KGZD-EW-T03-2);国家自然科学基金(61232010,61572473,61303156,61502447);国家242信息安全计划(2015F028);山东省自主创新及成果转化专
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社交网络中,消息的爆发预测属于社交网络流行动态分析的范畴,是社会计算领域的研究热点之一.通过利用基于深度循环神经网络对社交消息的传播过程进行建模,提出了SMOP(social messages outbreak prediction model based on recurrent neural network)模型.与传统的基于机器学习的模型相比,SMOP直接对消息转发的到达过程进行建模,避免了传统方法中繁琐的特征工程;与基于点随机过程的模型相比,SMOP可以自动学习消息传播过程的速率函数,不需要手动定义消息传播速率的特征函数,具有较强的数据场景适应性.另外,SMOP采用了时间向量和用户向量的输入表示方法,将时间的周期性和用户的兴趣偏好建模到传播过程之中,提升了SMOP的预测效果.在Twitter和新浪微博数据集上的实验结果均表明,SMOP具有优良的数据适应能力,可以在消息传播的早期(0.5h),以较高的F1值预测某条社交消息是否爆发,验证了模型的有效性.
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