本發(fā)明公開了基于特征衰減強化神經(jīng)網(wǎng)絡的信息傳播預測方法及裝置，通過網(wǎng)絡表示模型對網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的用戶構建用戶初始特征表示，并結合多階鄰居影響力衰減機制對用戶初始特征表示進行更新，得到用戶特征表示；將傳播序列所對應的用戶特征表示輸入GRU模型，得到隱藏態(tài)，將隱藏態(tài)融合時間衰減特征，得到時間衰減隱藏態(tài)；聚合多個被影響的用戶特征表示，得到聚合用戶特征，結合聚合用戶特征和時間衰減隱藏態(tài)，計算得到下一個轉發(fā)用戶的激活概率，根據(jù)激活概率預測出信息傳播路徑；基于傳播序列的真實熱度規(guī)模結合GRU模型與強化學習網(wǎng)絡，獲得信息傳播的預測熱度規(guī)模。本發(fā)明融合多階鄰居衰減影響力機制與時間衰減特征進行信息傳播預測，提高模型預測能力。
聲明：
“基于特征衰減強化神經(jīng)網(wǎng)絡的信息傳播預測方法及裝置” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。
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編輯：管理員
來源：中冶有色技術網(wǎng)
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2025年03月21日 ~ 23日 
