Att förutsäga populariteten av online-innehåll på sociala plattformar är en viktig uppgift för både forskare och praktiker. Tidigare metoder utnyttjar huvudsakligen demografi, temporal och strukturella mönster för tidiga adopters för popularitetsprognoser. De flesta befintliga metoder är dock mindre effektiva för att exakt fånga upp kaskadeffekten i informationsspridningen, där tidiga användare försöker aktivera potentiella användare längs det underliggande nätverket. I detta dokument, vi anser problemet med nätverksmedvetna popularitet förutsägelse, utnyttja både tidiga adopters och sociala nätverk för popularitet förutsägelse. Vi föreslår att fånga kaskadeffekten explicit, modellera aktiveringstillstånd för en målanvändare med tanke på aktiveringstillstånd och inflytande av sina grannar. För att uppnå detta mål, föreslår vi en ny metod, nämligen CoupledGNN, som använder två kopplade graf neurala nätverk för att fånga samspelet mellan nod aktiveringstillstånd och spridningen av inflytande. Genom att stapla graf neurala nätverk lager, vår föreslagna metod fångar naturligt kaskadeffekten längs nätverket på ett successivt sätt. Experiment som utförs på både syntetiska och verkliga Sina Weibo dataset visar att vår metod avsevärt överträffar de senaste metoderna för popularitetsprognoser.
Cao m.fl. REF använde två sammankopplade neurala nätverk för att iterativt fånga kaskadeffekten i informationsspridningen för att förutsäga framtida popularitet.
Popularity Prediction on Social Platforms with Coupled Graph Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 13th International Conference on Web Search and Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}