【摘 要】
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现有信息传播预测方法对级联序列和拓扑结构独立建模,难以学习级联时序特征和结构特征在嵌入空间的交互表达,造成对信息传播动态演化的刻画不足.因此,文中提出基于级联时空特征的信息传播预测方法.基于社交关系网络和传播路径构建异质图,使用图神经网络学习异质图和社交关系网络节点的结构上下文,引入门控循环单元提取级联时序特征,融合结构上下文和时序特征,构建级联时空特征,进行信息传播的微观预测.在Twit-ter、Memes数据集上的实验表明,文中方法性能得到一定提升.
【机 构】
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福州大学 计算机与大数据学院 福州350108;福州大学 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室 福州350108;福州大学 数字福建金融大数据研究所 福州350108;福建江夏学院 电子信息科学学院
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现有信息传播预测方法对级联序列和拓扑结构独立建模,难以学习级联时序特征和结构特征在嵌入空间的交互表达,造成对信息传播动态演化的刻画不足.因此,文中提出基于级联时空特征的信息传播预测方法.基于社交关系网络和传播路径构建异质图,使用图神经网络学习异质图和社交关系网络节点的结构上下文,引入门控循环单元提取级联时序特征,融合结构上下文和时序特征,构建级联时空特征,进行信息传播的微观预测.在Twit-ter、Memes数据集上的实验表明,文中方法性能得到一定提升.
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