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      一種基于RNN的社交消息爆發(fā)預(yù)測(cè)模型

      2017-12-25 | rar | 1.35 MB | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      　　社交網(wǎng)絡(luò)中，消息的爆發(fā)預(yù)測(cè)屬于社交網(wǎng)絡(luò)流行動(dòng)態(tài)分析的范疇，是社會(huì)計(jì)算領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一．通過(guò)利用基于深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)社交消息的傳播過(guò)程進(jìn)行建模，提出了SMOP（social messages outbreak prediction　model based on recurrent neural network）模型，與傳統(tǒng)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型相比，SMOP直接對(duì)消息轉(zhuǎn)發(fā)的到達(dá)過(guò)程進(jìn)行建模。避免了傳統(tǒng)方法中繁瑣的特征工程：與基于點(diǎn)隨機(jī)過(guò)程的模型相比．SMOP可以自動(dòng)學(xué)習(xí)消息傳播過(guò)程的速率函數(shù)，不需要手動(dòng)定義消息傳播速率的特征函數(shù)，具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)場(chǎng)景適應(yīng)性．另外，SMOP采用了時(shí)間向量和用戶向量的輸入表示方法。將時(shí)間的周期性和用戶的興趣偏好建模到傳播過(guò)程之中，提升了SMOP的預(yù)測(cè)效果．在Twitter和新浪微博數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明。SMOP具有優(yōu)良的數(shù)據(jù)適應(yīng)能力，可以在消息傳播的早期（0.5h），以較高的F1值預(yù)測(cè)某條社交消息是否爆發(fā)。驗(yàn)證了模型的有效性．

      一種基于RNN的社交消息爆發(fā)預(yù)測(cè)模型

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