著述导读

跟着应酬媒体的迅速发展，信息传播的风光发生了雄伟变化，尤其是在应酬收集中，信息的传播往往发达出级联式扩散的特点。这种景况不仅出目下微博的转发或科学论文的援用中开云体育，也体目下告白践诺、病毒式营销等多个界限。若何掂量信息级联的传播限制和旅途，也曾成为信息科学、应酬收集分析等界限的中枢问题。关联词，应酬收集的复杂性以及用户活动的异质性给信息级联掂量带来了要紧挑战。在这种布景下，深度学习当作一种强盛的数据开动要领，逐步成为信息级联掂量的酌量热门。

酌量依据与内容

传统的信息级联掂量要领往往依赖于特征工程、生成模子等技巧，这些要领诚然在一定进程上揭示了信息传播的限定，但其局限性也额外彰着。特征工程要领需要无数东说念主工提真金不怕火特征，难以捕捉复杂的传播风光；生成模子诚然具备一定的评释注解性，但在处理大限制和多模态数据时显过劲不从心。而深度学习模子则大致从海量数据中自动学习特征，尤其在处理时辰序列、图结构和多模态数据方面展现出独到上风。基于此，作家的酌量对深度学习在信息级联掂量中的应用进行了全面综述，梳理了现时的酌量近况，并集中对称性特点，提议了一种新的分类框架。

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基于深度学习的信息级联掂量要领分类

本酌量从掂量研讨和掂量要领两个维度对现存酌量进行了系统分类。在掂量研讨方面，信息级联掂量不错分为微不雅掂量、宏不雅掂量和多模范掂量。微不雅掂量暖热节点层面的传播活动，旨在揭示要害节点过火影响旅途；宏不雅掂量从全局收集视角分析信息的传播限制与影响力；多模范掂量试图同期捕捉微不雅活动和宏不雅风光，提供更全面的传播动态分析。在掂量要领方面，作家将现存酌量分为基于拓扑结构的掂量、基于内容特征的掂量和基于大模子的掂量。拓扑要领强调信息传播收集中的结构特点，揭示对称结构对信息传播的优化作用，往往经受图神经收集等技巧；内容要领聚焦于信息本人的语义特征，通过当然言语处理技巧提真金不怕火内容特点；大模子要领则充分应用了预检修言语模子和Transformer等先进技巧，已毕了多模态和复杂场景的精确掂量。深度学习要领在信息级联掂量中的应用上风不问可知。举例，图神经收集大致灵验捕捉收集节点之间的复杂关系，在建模动态收集结构和掂量节点活动方面发达出色。基于内容的掂量要领则应用文本、图像等多模态数据，更全面地分析信息的传播后劲。此外，预检修大模子的引入显赫普及了模子的掂量精度。以Transformer为代表的大模子通过多头厚爱力机制，不仅大致捕捉信息传播的永久依赖，还能处理及时动态数据。这些模子还具备整合多模态数据的能力，进一步激动了信息级联掂量的发展。

尽管赢得了显赫进展，信息级联掂量界限仍濒临诸多挑战。率先，多模态信息的会通仍然存在难点。不同模态之间的语义冗余和异构性加多了建模的复杂性。其次，信息传播的时辰动态特点尚未得到充分酌量，尤其是若何及时捕捉传播趋势并快速调治掂量适度。终末，大模子的可评释注解性问题也亟待治理。在实验应用中，模子有研讨的透明度和真的度关于应酬媒体监测、危险料理等界限至关要紧。针对这些问题，作家提议了多模态信息会通、时辰动态建模和大模子可评释注解性等异日酌量处所，并建议进一步探索异构收集结构的智能建模，以更全面地捕捉信息传播限定。

酌量回想

要而论之，本酌量系统梳理了深度学习在信息级联掂量中的应用近况，从掂量研讨和要领两个维度对现存酌量进行了分类，并戒备接头了联系模子的上风与不及。此外，作家长远探讨了对称性在信息扩散收集中的作用，揭示了收集中对称结构若何优化信息传播旅途，普及信息扩散的后果与级联传播的可掂量性。这种对称性特征不仅有助于收集节点间关系的平衡传递，还为信息级联建模提供了结构按捺与优化依据，进一步促进了复杂收集中传播限定的精确描摹。深度学习技巧凭借其强盛的特征学习能力和多模态数据处理能力，为信息传播限定的酌量提供了全新视角，同期也显赫普及了掂量的精确度与适用性。关联词，跟着应酬收集的不断发展，信息传播流程日益复杂，酌量界限仍濒临诸多挑战，包括多模态信息会通、时辰动态建模以及大模子的可评释注解性等问题。异日的酌量应进一步优化多模态数据的整合要领，引入愈加高效的及时动态建模技巧，并诱惑具有透明有研讨机制的可评释注解性模子，以粗犷复杂社会收集的传播环境。这些处所的长远探索，不仅将激动学术酌量的超过，也将在舆情监测、危险料理和个性化推选等实验场景中施展更大的作用。

原文信息

Wang, Z.; Wang, X.; Xiong, F.; Chen, H. A Survey of Deep Learning-Based Information Cascade Prediction. Symmetry 2024, 16, 1436. https://doi.org/10.3390/sym16111436

Symmetry 期刊先容

期刊主题涵盖了所有这个词科学酌量中酌量对称/非对称景况的表面和应用酌量开云体育，主要包括数学、谋划机、工程与材料、物理学、人命科学、化学等界限的最新进展。期刊已被Scopus、SCIE (Web of Science)、CAPlus/SciFinder等多家著明数据库收录。

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