摘要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ICP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。
PDF全文下载地址:
http://jcip.cipsc.org.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=3183
删除或更新信息，请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)
基于时空注意力的社交网络信息级联预测模型
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
相关话题/信息 空间 实验 网络 数据
领限时大额优惠券,享本站正版考研考试资料!
优惠券领取后72小时内有效，10万种最新考研考试考证类电子打印资料任你选。涵盖全国500余所院校考研专业课、200多种职业资格考试、1100多种经典教材，产品类型包含电子书、题库、全套资料以及视频，无论您是考研复习、考证刷题，还是考前冲刺等，不同类型的产品可满足您学习上的不同需求。 ...考试优惠券 本站小编 Free壹佰分学习网 2022-09-19基于文章和近答案句信息的问题生成模型
摘要自动问题生成任务旨在给文章中的一段文本生成相应的自然语言的问句,该研究在问答系统和语音助手的对话系统中有重要作用,可以帮助它们启动对话和继续对话。目前的神经网络问题生成模型主要是将包含答案的句子或者整篇文章作为模型的输入,而这些方法存在语义表示不能很好地结合句子和文章信息的问题。因此该文提出多输 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02融合词义信息的文本蕴涵识别方法
摘要文本蕴涵识别是对两个文本之间语义关系的有向推理,而词汇的词义对理解文本的语义以及推理文本之间的语义蕴涵关系有着重要作用。因此,为了有效利用词汇的词义信息推断文本之间的语义蕴涵关系,该文提出一种融合词义信息的文本蕴涵识别方法。该方法首次提出将原始的词汇转化为对应的目标词义,然后利用词汇的词义信息改 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于双通道图神经网络的小样本文本分类
摘要小样本文本分类任务同时面临两个主要问题:①样本量少,易过拟合;②在元学习框架的任务形式下,监督信息被进一步稀疏化。近期工作中,利用图神经网络建模样本的全局信息表示(fullcontextembedding)成为小样本学习领域中一种行之有效的方法,但将其迁移至小样本文本分类任务,由于文本多噪声,且 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于BERT的多层标签指针网络事件抽取模型——2020语言与智能技术竞赛事件抽取任务系统报告
摘要事件抽取(eventextraction,EE)是指从自然语言文本中抽取事件并识别事件类型和事件元素的技术,是智能风控、智能投研、舆情监测等人工智能应用的重要技术基础。该文提出一种端到端的多标签指针网络事件抽取方法,并将事件检测任务融入到事件元素识别任务中,达到同时抽取事件元素及事件类型的目的。 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于特征双重蒸馏网络的方面级情感分析
摘要目前方面级情感分析方法主要利用注意力机制来实现句子与方面词的交互,然而该机制容易导致方面词与句子中各词的错误搭配,引入额外噪声。针对此问题,该文提出了一种基于特征双重蒸馏网络的方面级情感分析方法。首先利用BiLSTM提取句子中各词的上下文语义特征,并结合基于上下文的方面词嵌入方法,获取方面词的语 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02多目标情感分类中文数据集构建及分析研究
摘要目标级情感分类任务是为了得到句子中特定评价目标的情感倾向。一个句子中往往存在多个目标,多个目标的情感可能一致,也可能不一致。但在已有针对目标级情感分类的评测数据集中:①大多数是一个句子一个目标;②在少数有多个目标的句子中,多个目标情感倾向分布并不均衡,多个目标情感一致的句子占较大比例。数据集本身 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02译文质量估计中基于Transformer的联合神经网络模型
摘要译文质量估计作为机器翻译中的一项重要任务,在机器翻译的发展和应用中发挥着重要的作用。该文提出了一种简单有效的基于Transformer的联合模型用于译文质量估计。该模型由Transformer瓶颈层和双向长短时记忆网络组成,Transformer瓶颈层参数利用双语平行语料进行初步优化,模型所有参 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于ECPA神经网络的情绪原因识别方法
摘要情绪原因识别是文本情绪分析领域中的一个前沿研究方向。传统情绪原因识别方法需要进行规则制定、抽取特征,而该文从情绪原因的语言特点出发,结合Bi-LSTM模型和注意力机制,提出一种基于情绪上下文位置注意力神经网络的情绪原因识别方法(ECPA)。该方法考虑了情绪词和情绪类别中的情绪信息,学习了Bi-L ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于图神经网络和语义知识的自然语言推理任务研究
摘要自然语言推理任务的目的是推断两个句子之间的语义逻辑关系。该文通过模仿人类的推理过程构造模型,首先利用长短时记忆网络提取词的语境特征,模仿人类粗读句子的过程;然后依据外部语义知识,连接两个句子中有语义联系的词,构造一个以词为节点的语义图;接下来模仿人类比较两个句子的语义角色相似性的思维,用图卷积或 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于网络结构的增强社会群体凝聚力策略研究
摘要目前社会群体研究主要集中在将群体划分为多个社区。然而,在一个群体中,通常希望所有的成员团结一致,形成一个具有凝聚力的群体,这对社会群体的合作以及社会习俗形成等相关研究具有广泛意义。因此理解社会凝聚力与社会群体的动态行为之间的关系显得十分重要。该文在合作博弈的基础上,建立了社会群体动态行为模型。基 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02
