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题名基于深度学习的信息级联预测方法综述
被引量:4
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作者
张志扬
张凤荔
谭琪
王瑞锦
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机构
电子科技大学信息与软件工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第7期141-153,共13页
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基金
国家自然科学基金(61802033,61472064,61602096)
四川省科技计划(2018GZ0087,2019YJ0543)
+3 种基金
四川省区域创新合作项目(2020YFQ0018)
博士后基金项目(2018M643453)
广东省国家重点实验室项目(2017B030314131)
网络与数据安全四川省重点实验室开放课题(NDSMS201606)。
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文摘
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法,将拓扑信息级联预测方法分为基于全局拓扑结构的方法与基于邻域聚合的方法;并对每类方法进行详细的原理阐述与优缺点介绍,介绍了信息级联预测领域常用的数据集与评价指标,在宏观与微观两种信息级联预测场景下对基于深度学习的信息级联预测算法进行实验对比,并讨论了一些信息级联预测算法中常用的算法实现细节。最后,总结了该领域未来可能的研究方向与发展趋势。
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关键词
在线社交媒体
深度学习
信息级联预测
级联增量预测
流行度预测
节点预测
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Keywords
Online social media
Deep learning
Information cascade prediction
Cascade size prediction
Popularity prediction
Node prediction
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于分层注意力的信息级联预测模型
被引量:1
- 2
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作者
张志扬
张凤荔
陈学勤
王瑞锦
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机构
电子科技大学信息与软件工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第6期201-209,共9页
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基金
国家自然科学基金(61802033,61472064,61602096)
四川省科技计划(2018GZ0087,2019YJ0543)
+2 种基金
博士后基金项目(2018M643453)
广东省国家重点实验室项目(2017B030314131)
网络与数据安全四川省重点实验室开放课题(NDSMS201606)。
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文摘
信息级联预测(Information Cascade Prediction)是社交网络分析领域的一个研究热点,其通过信息级联的扩散序列与拓扑图来学习在线社交媒体中信息的传播模式。当前的信息级联预测模型大多以循环神经网络为基础,仅考虑信息级联的时序结构信息或者序列内部的空间结构信息,无法学习序列之间的拓扑关系。而现有的级联图结构学习方法无法为节点的邻居分配不同的权重,导致节点之间的关联性学习较差。针对上述问题,文中提出了基于节点表示的信息级联采样方法,将信息级联建模为节点表示而非序列表示。随后提出一种基于分层注意力的信息级联预测(Information Cascade Prediction with Hierarchical Attention,ICPHA)模型。该模型首先通过结合了自注意力机制的循环神经网络来学习节点序列的时序结构信息;然后通过多头注意力机制学习节点表示之间的空间结构信息;最后通过分层的注意力网络对信息级联的结构信息进行联合建模。所提模型在Twitter,Memes,Digg这3种数据集上达到了领先的预测效果,并且具有良好的泛化能力。
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关键词
在线社交媒体
深度学习
循环神经网络
图表示学习
信息级联预测
多头注意力机制
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Keywords
Online social media
Deep learning
Recurrent neural network
Graph representation learning
Information cascade prediction
Multi-head attention mechanism
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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