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本发明涉及一种基于级联时空特征的信息传播预测方法及系统。将给定的信息级联转换为向量形式；捕获级联的时序特征，获得级联在时间维度上的特征向量；利用社交关系图和级联图构造异质图，捕获网络节点的依赖上下文；捕获信息在网络中传播的拓扑特征；融合得到级联的时空特征；根据网络节点在时间维度上的位置关系对级联不同时刻的历史时空特征进行加权，得到级联在不同时刻加权后的特征向量；而后使用多头自注意力调整级联不同时刻节点的重要性，得到最终的级联特征表示；利用级联最终的特征表示进行信息传播预测，得到下一个时刻节点激活的概率分布，选择激活概率最大的节点作为下一时刻激活的节点。本发明能够更好地预测下一时刻激活的节点。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202110776900.5
Filing Date： 2021-07-09
Publication Date： 2023-08-01 00:00:00
Pub. No.： CN113505924B
公开国别： 中国
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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