論文の概要: CasCIFF: A Cross-Domain Information Fusion Framework Tailored for
Cascade Prediction in Social Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04961v1
- Date: Wed, 9 Aug 2023 13:52:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-10 13:23:34.375961
- Title: CasCIFF: A Cross-Domain Information Fusion Framework Tailored for
Cascade Prediction in Social Networks
- Title（参考訳）: casciff:ソーシャルネットワークにおけるカスケード予測のためのクロスドメイン情報融合フレームワーク
- Authors: Hongjun Zhu, Shun Yuan, Xin Liu, Kuo Chen, Chaolong Jia and Ying Qian
- Abstract要約: クロスドメイン情報融合フレームワーク(CasCIFF)は、情報カスケード予測に最適化されている。
このフレームワークは、ユーザ埋め込みを堅牢にするために、マルチホップ近隣情報を利用する。
特に、CasCIFFは、ユーザ分類とカスケード予測のタスクをシームレスに統合されたフレームワークに統合します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.480256642939794
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Existing approaches for information cascade prediction fall into three main
categories: feature-driven methods, point process-based methods, and deep
learning-based methods. Among them, deep learning-based methods, characterized
by its superior learning and representation capabilities, mitigates the
shortcomings inherent of the other methods. However, current deep learning
methods still face several persistent challenges. In particular, accurate
representation of user attributes remains problematic due to factors such as
fake followers and complex network configurations. Previous algorithms that
focus on the sequential order of user activations often neglect the rich
insights offered by activation timing. Furthermore, these techniques often fail
to holistically integrate temporal and structural aspects, thus missing the
nuanced propagation trends inherent in information cascades.To address these
issues, we propose the Cross-Domain Information Fusion Framework (CasCIFF),
which is tailored for information cascade prediction. This framework exploits
multi-hop neighborhood information to make user embeddings robust. When
embedding cascades, the framework intentionally incorporates timestamps,
endowing it with the ability to capture evolving patterns of information
diffusion. In particular, the CasCIFF seamlessly integrates the tasks of user
classification and cascade prediction into a consolidated framework, thereby
allowing the extraction of common features that prove useful for all tasks, a
strategy anchored in the principles of multi-task learning.
- Abstract（参考訳）: 既存の情報カスケード予測のアプローチは,特徴駆動手法,ポイントプロセスに基づく手法,深層学習に基づく3つのカテゴリに分類される。
その中でも、優れた学習能力と表現能力によって特徴付けられる深層学習に基づく手法は、他の方法固有の欠点を緩和する。
しかし、現在のディープラーニング手法は、まだいくつかの永続的な課題に直面している。
特に、フェイクフォロワーや複雑なネットワーク構成などの要因により、ユーザ属性の正確な表現が問題となっている。
ユーザのアクティベーションの順序にフォーカスする以前のアルゴリズムは、アクティベーションタイミングによって提供される豊富な洞察を無視することが多い。
さらに,これらの手法は時間的・構造的側面の一体化に失敗することが多く,情報カスケード固有の伝播傾向を欠いているため,情報カスケード予測に適したクロスドメイン情報融合フレームワーク(CasCIFF)を提案する。
このフレームワークはマルチホップ近隣情報を利用してユーザ埋め込みを堅牢にする。
カスケードを組み込むとき、フレームワークは意図的にタイムスタンプを組み込んで、情報拡散の進化パターンをキャプチャする能力を持つ。
特に、CasCIFFは、ユーザ分類とカスケード予測のタスクをシームレスに統合されたフレームワークに統合し、マルチタスク学習の原則に根ざした戦略である、すべてのタスクに有用な共通の特徴の抽出を可能にする。
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