基于图注意力网络的信息级联外源因素建模研究

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.