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在線社交媒體極大地促進了信息的產(chǎn)生和傳遞，加速了海量信息之間的傳播與交互，使預測信息級聯(lián)的重要性逐漸突顯。近年來，深度學習已經(jīng)被廣泛用于信息級聯(lián)預測（ Information Cascade Prediction領堿。文中主要對基于深度學習的信息級聯(lián)預測方法的研究現(xiàn)狀與經(jīng)典算法進行分類、梳理與總結(jié)。根據(jù)信息級聯(lián)特征刻畫的側(cè)重點不冋，將基于深度學習的信息級聯(lián)預測方法分為時序信息級聯(lián)預測方法與拓撲信息級聯(lián)預測方法，并進一步將時序信息級聯(lián)預測方法分為基于隨機游走（ Random walk的方法與基于擴散路徑的方法，將拓撲信息級聯(lián)預測方法分為基于全局拓撲結(jié)構(gòu)的方法與基于鄰域聚合的方法;并對每類方法進行詳細的原理闡述與優(yōu)缺點介紹，介紹了信息級聯(lián)預測領堿常用的數(shù)據(jù)集與評價指標，在宏觀與微觀兩種信息級聯(lián)預測場景下對基于深度學習的信息級聯(lián)預測算法進行實驗對比，并討論了一些信息級聯(lián)預測算法中常用的算法實現(xiàn)細節(jié)。最后，總結(jié)了該領堿未來可能的研究方向與發(fā)展趨勢。
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