融合超图注意力机制与图卷积网络的信息扩散预测
Information diffusion prediction based on hypergraph attention mechanism and graph convolution network
重庆理工大学 计算机科学与工程学院, 重庆 400054
摘要
针对传统的信息预测缺乏对用户全局性依赖挖掘进行研究，提出了一种融合超图注意力机制与图卷积网络的信息扩散预测模型（HGACN）。首先构建用户社交关系子图，采样获得子级联序列，输入图卷积神经网络学习用户社交关系结构特征；其次，综合考虑用户间和级联间的全局依赖，采用超图注意机制（HGAT）学习用户不同时间间隔的交互特征；最后，将学习到的用户表示捕获到嵌入模块，利用门控机制将其融合获得更具表现力的用户表示，利用带掩码的多头注意力机制进行信息预测。在Twitter等五个数据集上的实验结果表明，提出的HGACN模型在hits@N提高了4.4%，map@N提高了2.2%，都显著优于已有的MS-HGAT等扩散预测模型，证明HGACN模型是合理、有效的。这对谣言监测以及恶意账户的检测有非常重大的意义。
基金项目
重庆市教委人文社科重点项目(23SKGH247)
国家教育考试科研规划2021年度课题(GJK2021028)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.10.0510
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1715-1720
文章编号: 1001-3695(2023)06-018-1715-06
发布历史
[2023-01-13] 优先出版
[2023-06-05] 印刷出版
引用本文
苗琛香, 刘小洋. 融合超图注意力机制与图卷积网络的信息扩散预测 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (6): 1715-1720. (Miao Chenxiang, Liu Xiaoyang. Information diffusion prediction based on hypergraph attention mechanism and graph convolution network [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (6): 1715-1720. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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