基于博弈论和注意力的异质网络信息扩散研究

来源 :云南大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:RaymanL
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社会网络中的信息扩散研究旨在根据网络中节点间的互动和联系,探索信息传播的规律,预测信息传播的结果,在社会科学和计算机科学等领域得到了广泛研究。然而现有研究大多基于只包含了一种类型的节点和一种类型的边的同质网络展开,无法精确表达社会网络的真实性与复杂性。与同质网络相比,由多种类型的节点及边构成的异质网络包含着复杂的结构信息及丰富的语义信息,能挖掘出更多信息扩散的影响因素,更准确的模拟信息随着多种渠道扩散的过程,更加贴合信息在现实世界中扩散的规律。异质网络为信息扩散研究提供了契合有效的数据基础的同时,也因其复杂性和多样性给研究带来了严峻的挑战,现有的异质网络信息扩散模型一方面难以有效挖掘并建模扩散渠道、个人偏好及节点影响力等因素对扩散造成的影响,依赖理论假设解决问题,存在模型不灵活不全面的局限性;另一方面难以应对异质网络的大规模高维稀疏数据,分析过程中会造成较大的空间和时间消耗。针对上述问题,本文根据网络用户相互关联相互影响的特点,充分考虑多种影响因素的不同作用,从博弈论及深度网络嵌入两个角度切入求解异质网络中的信息扩散问题。本文的主要工作和创新点如下:(1)提出了一种基于博弈论的信息扩散模型HGTD(Heterogeneous Game Theory Diffusion),该模型将网络节点视为智能的和理性的个体,节点能够捕捉网络中邻居的行为,综合考虑邻居关系、个人偏好、用户社会影响力等多方面的影响因素,做出使自己收益最大化的选择。HGTD通过对网络信息的充分挖掘及利用,更加全面的衡量了信息扩散的多种影响因素,且能够自适应的学习不同邻居关系的不同权重,使得模型有了较高的灵活性及智能性,更好地模拟了信息在真实世界的扩散过程。(2)为了进一步适应异质网络的大规模高维稀疏数据,本文提出了一种异质深度注意力扩散模型HDAD(Heterogeneous Deep Attention Diffusion),模型首先根据元路径提取出信息矩阵,简化网络的同时保留了网络拓扑结构及信息扩散状态等有效信息;其次设计深度学习架构挖掘节点间的隐藏信息,捕捉非线性关系,学习低维嵌入;然后引入语义级注意力机制学习不同扩散渠道的权重,将网络中不同语义下的低维嵌入合理结合,提高信息扩散预测结果的准确性。(3)本文分别对HGTD模型和HDAD模型在两个真实异质网络数据集上设计了多个实验,以评估模型的性能。实验结果表明HGTD能够有效利用博弈论预测信息扩散的结果,且能通过挖掘建模多种因素对信息扩散的影响提高预测的效果,HDAD能够更好的捕捉异质网络中的复杂结构信息,且利用注意力机制区分不同语义信息的重要性能有效提升预测结果的准确性。
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