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信息級聯預測（ Information Cascade prediction）是社交網絡分析領域的一個研究熱點，其通過信息級聯的擴散序列與拓撲圖來學習在線社交媒體中信息的傳播模式。當前的信息級聯預測模型大多以循環神經網絡為基礎，僅考慮信息級聯的時序結構信息或者序列內部的空間結構信息，無法學習序列之間的拓撲關系。而現有的級聯圖結構學習方法無法為節點的鄰居分配不同的權重，導致節點之間的關聯性學習較差。針對上述問題，文中提岀了基于節點表示的信息級聯采樣方法，將信息級聯建模為節點表示而非序列表示。隨后提岀一種基于分層注意力的信息級聯預測（ Information Cascade Prediction with Hierarchical attention， ICPHA）模型。該模型首先通過結合了自注意力機制的循環神經網絡來學習節點序列的時序結構信息;然后通過多頭注意力機制學習節點表示之間的空間結構信息;最后通過分層的注意力網絡對信息級聯的結構信息進行聯合建模。所提模型在 Twitter， Memes，Digg這3種數據集上達到了領先的預測效果，并且具有良好的泛化能力。
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