TL;DR我们提出了一种基于神经扩散模型的微观级别的信息传播预测方法,它加入了注意机制和卷积网络的深度学习技术,能够更好地拟合真实世界的传播数据,并实现了相对改进高达 26% F1 分数。
Abstract
The prediction of information diffusion or cascade has attracted much
attention over the last decade. Most cascade prediction works target on
predicting cascade-level macroscopic properties such as the final size