首页> 中文期刊> 《中文信息学报》 >基于深度学习的流行度预测研究综述

基于深度学习的流行度预测研究综述

         

摘要

在线社交网络中的消息流行度预测研究,对推荐、广告、检索等应用场景都具有非常重要的作用.近年来,深度学习的蓬勃发展和消息传播数据的积累,为基于深度学习的流行度预测研究提供了坚实的发展基础.现有的流行度预测研究综述,主要是围绕传统的流行度预测方法展开的,而基于深度学习的流行度预测方法目前仍未得到系统性地归纳和梳理,不利于流行度预测领域的持续发展.鉴于此,该文重点论述和分析现有的基于深度学习的流行度预测相关研究,对近年来基于深度学习的流行度预测研究进行了归纳梳理,将其分为基于深度表示和基于深度融合的流行度预测方法,并对该研究方向的发展现状和未来趋势进行了分析展望.

著录项

  • 来源
    《中文信息学报》 |2021年第2期|1-1832|共19页
  • 作者单位

    中国科学院计算技术研究所 网络数据科学与技术重点实验室 北京 100190;

    中国科学院大学 北京 101408;

    中国科学院计算技术研究所 网络数据科学与技术重点实验室 北京 100190;

    中国科学院大学 北京 101408;

    中国科学院计算技术研究所 网络数据科学与技术重点实验室 北京 100190;

    中国科学院计算技术研究所 网络数据科学与技术重点实验室 北京 100190;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    流行度预测; 深度学习; 信息传播; 综述;

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号