基于多特征融合和深度學習的微觀擴散預測
清華大學學報(自然科學版)
頁數(shù)： 12 2024-01-29
摘要： 準確地預測社交網(wǎng)絡中的信息擴散節(jié)點可以對謠言、計算機病毒等不良信息的傳播以及信息泄露做到早檢測、早溯源和早抑制。為了提高微觀擴散預測精度，該文提出了一個基于多特征融合和深度學習的微觀信息擴散預測通用框架(MFFDLP)。為了獲取信息擴散的時序特征，基于信息擴散序列和社交網(wǎng)絡圖，采用門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡提取局部時序特征和全局時序特征，并融合形成信息擴散序列表征；為了獲取用戶交互行為和... （共12頁）
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