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信息級聯(lián)預測（ Information Cascade prediction）是社交網(wǎng)絡分析領域的一個研究熱點，其通過信息級聯(lián)的擴散序列與拓撲圖來學習在線社交媒體中信息的傳播模式。當前的信息級聯(lián)預測模型大多以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎，僅考慮信息級聯(lián)的時序結構信息或者序列內部的空間結構信息，無法學習序列之間的拓撲關系。而現(xiàn)有的級聯(lián)圖結構學習方法無法為節(jié)點的鄰居分配不同的權重，導致節(jié)點之間的關聯(lián)性學習較差。針對上述問題，文中提岀了基于節(jié)點表示的信息級聯(lián)采樣方法，將信息級聯(lián)建模為節(jié)點表示而非序列表示。隨后提岀一種基于分層注意力的信息級聯(lián)預測（ Information Cascade Prediction with Hierarchical attention， ICPHA）模型。該模型首先通過結合了自注意力機制的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡來學習節(jié)點序列的時序結構信息;然后通過多頭注意力機制學習節(jié)點表示之間的空間結構信息;最后通過分層的注意力網(wǎng)絡對信息級聯(lián)的結構信息進行聯(lián)合建模。所提模型在 Twitter， Memes，Digg這3種數(shù)據(jù)集上達到了領先的預測效果，并且具有良好的泛化能力。
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