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在線社交媒體極大地促進(jìn)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(yù)測信息級聯(lián)的重要性逐漸突顯。近年來，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)被廣泛用于信息級聯(lián)預(yù)測（ Information Cascade Prediction領(lǐng)堿。文中主要對基于深度學(xué)習(xí)的信息級聯(lián)預(yù)測方法的研究現(xiàn)狀與經(jīng)典算法進(jìn)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(diǎn)不冋，將基于深度學(xué)習(xí)的信息級聯(lián)預(yù)測方法分為時序信息級聯(lián)預(yù)測方法與拓?fù)湫畔⒓壜?lián)預(yù)測方法，并進(jìn)一步將時序信息級聯(lián)預(yù)測方法分為基于隨機(jī)游走（ Random walk的方法與基于擴(kuò)散路徑的方法，將拓?fù)湫畔⒓壜?lián)預(yù)測方法分為基于全局拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的方法與基于鄰域聚合的方法;并對每類方法進(jìn)行詳細(xì)的原理闡述與優(yōu)缺點(diǎn)介紹，介紹了信息級聯(lián)預(yù)測領(lǐng)堿常用的數(shù)據(jù)集與評價指標(biāo)，在宏觀與微觀兩種信息級聯(lián)預(yù)測場景下對基于深度學(xué)習(xí)的信息級聯(lián)預(yù)測算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對比，并討論了一些信息級聯(lián)預(yù)測算法中常用的算法實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。最后，總結(jié)了該領(lǐng)堿未來可能的研究方向與發(fā)展趨勢。
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