典型文献
基于图注意力网络的信息级联外源因素建模研究
文献摘要：
现有的信息级联预测方法忽略了外源因素对传播级联演化过程的影响以及个体在外源因素影响下的行为偏好,同时对底层的社交网络图结构信息的分析效果欠佳.为解决上述问题,该文提出基于图注意力网络的信息传播外源因素建模方法,利用图注意力机制提取社交图的结构信息,通过卷积神经网络对传播级联的时序信息进行分析,从而捕获外源因素的影响,利用循环神经网络对传播路径进行建模,最后在考虑到个体受外源因素的影响程度后进行级联预测.在Twitter、Douban和Memetracker三个真实数据集上的实验结果表明,相比于同类工作,该文提出的级联预测模型的性能较优.
文献关键词：
信息传播;级联预测;图注意力网络;循环神经网络
中图分类号：
作者姓名：
杨彩飘;鲍鹏;李轩涯
作者机构：
北京交通大学 软件学院,北京 100044;百度在线网络技术(北京)有限公司,北京 100085
文献出处：
引用格式：
[1]杨彩飘;鲍鹏;李轩涯-.基于图注意力网络的信息级联外源因素建模研究)[J].中文信息学报,2022(05):163-172
A类：
Memetracker
B类：
图注意力网络,外源因素,建模研究,级联预测,传播级联,行为偏好,社交网络,网络图,图结构信息,信息传播,图注意力机制,社交图,时序信息,循环神经网络,传播路径,Twitter,Douban,真实数据
AB值：
0.270178
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