論文の概要: HierCas: Hierarchical Temporal Graph Attention Networks for Popularity Prediction in Information Cascades

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13219v2
• Date: Sat, 27 Apr 2024 07:07:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 00:44:51.371487
• Title: HierCas: Hierarchical Temporal Graph Attention Networks for Popularity Prediction in Information Cascades
• Title（参考訳）: HierCas: 情報カスケードにおける人気予測のための階層型時間グラフアテンションネットワーク
• Authors: Zhizhen Zhang, Xiaohui Xie, Yishuo Zhang, Lanshan Zhang, Yong Jiang,
• Abstract要約: 情報カスケードの人気予測は、偽ニュースの特定や正確なレコメンデーションなど、多くのアプリケーションにとって重要である。 従来の機能ベースのメソッドは、ドメイン固有であり、新しいドメインへの一般化性に欠ける手作りの機能に依存している。 動的グラフモデリング手法を用いて,カスケードグラフ全体で動作するカスケード人気予測 (HierCas) のための階層型時間グラフ注意ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.564185461383655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Information cascade popularity prediction is critical for many applications, including but not limited to identifying fake news and accurate recommendations. Traditional feature-based methods heavily rely on handcrafted features, which are domain-specific and lack generalizability to new domains. To address this problem, researchers have turned to neural network-based approaches. However, most existing methods follow a sampling-based modeling approach, potentially losing continuous dynamic information that emerges during the information diffusion process. In this paper, we propose Hierarchical Temporal Graph Attention Networks for cascade popularity prediction (HierCas), which operates on the entire cascade graph by a dynamic graph modeling approach. By leveraging time-aware node embedding, graph attention mechanisms, and hierarchical pooling structures, HierCas effectively captures the popularity trend implicit in the complex cascade. Extensive experiments conducted on two real-world datasets in different scenarios demonstrate that our HierCas significantly outperforms the state-of-the-art approaches. We have released our code at https://github.com/Daisy-zzz/HierCas.
• Abstract（参考訳）: 情報カスケードの人気予測は、偽ニュースの特定や正確なレコメンデーションなど、多くのアプリケーションにとって重要である。 従来の機能ベースのメソッドは、ドメイン固有であり、新しいドメインへの一般化性に欠ける手作りの機能に大きく依存している。 この問題に対処するために、研究者はニューラルネットワークベースのアプローチに目を向けた。 しかし、既存のほとんどの手法はサンプリングに基づくモデリング手法に従っており、情報拡散プロセス中に出現する連続的な動的情報が失われる可能性がある。 本稿では, 動的グラフモデリング手法を用いて, カスケードグラフ全体で動作するカスケード人気予測(HierCas)のための階層型時間グラフ注意ネットワークを提案する。 タイムアウェアノードの埋め込み、グラフアテンション機構、階層的なプール構造を活用することで、HierCasは複雑なカスケードで暗黙的な人気傾向を効果的に捉えます。 異なるシナリオにおける2つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験は、我々のHierCasが最先端のアプローチを大きく上回っていることを示している。 私たちは、https://github.com/Daisy-zzz/HierCas.comでコードを公開しました。

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