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一种基于异构图卷积网络的信息传播预测方法 

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申请/专利权人:华侨大学

摘要:本发明公开了一种基于异构图卷积网络的信息传播预测方法,包括以下步骤:构建并训练基于异构图卷积网络的信息传播预测模型,用于实现信息传播预测;所述信息传播预测模型的预测过程包括:根据用户社交关系和信息传播序列构建异构图;通过双向图卷积网络从异构图中学习到用户节点的表示;通过时序注意力机制获取用户节点的时序特征;通过结构注意力机制获取用户节点的结构特征;融合时序特征和结构特征以获取最新用户节点表示;多头注意力机制根据最新用户节点进行预测,输出当前信息的传播预测序列。本发明利用双向图卷积网络来学习用户结构特征、利用注意力机制获取用户的时序特征,充分利用用户特征,从而提高信息传播预测的性能。

主权项:1.一种基于异构图卷积网络的信息传播预测方法,其特征在于,包括以下步骤:构建基于异构图卷积网络的信息传播预测模型;对所述信息传播预测模型进行训练,获得训练好的信息传播预测模型;利用训练好的信息传播预测模型实现信息传播预测;所述信息传播预测模型的预测过程包括:根据用户社交关系和信息传播序列构建异构图;通过双向图卷积网络从异构图中学习到用户节点的表示;通过时序注意力机制获取用户节点的时序特征;通过结构注意力机制获取用户节点的结构特征;融合时序特征和结构特征以获取最新用户节点表示,融合过程通过相关计算控制两个向量的保留率;多头注意力机制根据最新用户节点进行预测,输出当前信息的传播预测序列,传播预测序列由预测认为会浏览或转发当前信息的用户组成。

全文数据:

权利要求:

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