基于时空注意力的社交网络信息级联预测模型

刘超; 韩锐; 刘小洋; 黄贤英

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基于时空注意力的社交网络信息级联预测模型

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针对目前信息级联预测模型的构建多基于级联的时序信息或者空间拓扑结构、极少考虑两者的结合问题,该文提出一种面向社交网络的基于深度学习方法的信息级联预测(Information Cascade Prediction,ICP)模型.首先,使用拉普拉斯矩阵对级联节点采样,生成空间序列;然后,通过结合了图卷积网络的双向循环神经网络学习节点的时序信息和空间结构信息;最后,通过注意力机制对信息级联的时序信息和空间信息进行联合建模并在真实数据集上进行实验.实验结果表明:与现有研究相比该文提出的IC P模型具有较高的预测精度,预测精度损失降低约为1％～8％,表明ICP模型是合理、有效的.

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来源
《中文信息学报》 |2021年第8期|117-126|共10页
作者
刘超; 韩锐; 刘小洋; 黄贤英;
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作者单位

重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054;

重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054;

重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054;

重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
信息级联; 预测模型; 注意力机制; 双向循环神经网络; 图卷积网络;

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