融合超图注意力机制与图卷积网络的信息扩散预测OACSTPCD
Information diffusion prediction based on hypergraph attention mechanism and graph convolution network
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Twi…查看全部>>
苗琛香;刘小洋
重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆400054重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆400054
信息技术与安全科学
超图图卷积网络门控机制多头注意力机制扩散预测
《计算机应用研究》 2023 (6)
1715-1720,6
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)
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