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融合时序文本与高阶交互拓扑的在线抗议预测
被引量：
2
1
作者
罗森林
李东超
+2 位作者
吴舟婷
潘丽敏
吴倩
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期1245-1252,共8页
针对在线抗议预测技术中忽视用户文本时序差异性及用户间高阶交互拓扑的问题,提出融合时序文本与高阶交互拓扑的在线抗议预测方法.基于自注意力机制建模用户不同时刻交互文本信息对其抗议倾向的影响,构建用户文本表示向量;同时利用邻域...
针对在线抗议预测技术中忽视用户文本时序差异性及用户间高阶交互拓扑的问题,提出融合时序文本与高阶交互拓扑的在线抗议预测方法.基于自注意力机制建模用户不同时刻交互文本信息对其抗议倾向的影响,构建用户文本表示向量;同时利用邻域节点的相似性,构建二阶相似性保持的用户交互拓扑表示向量;融合用户文本表示向量和交互表示向量预测用户抗议倾向.推特数据集结果表明本方法准确率可达到93.9%,为抗议活动预测提供技术支撑.
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关键词
时序性差异
自注意机制
高阶交互拓扑
在线抗议预测
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职称材料
题名
融合时序文本与高阶交互拓扑的在线抗议预测
被引量：
2
1
作者
罗森林
李东超
吴舟婷
潘丽敏
吴倩
机构
北京理工大学信息与电子学院
国家计算机网络应急技术处理协调中心
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期1245-1252,共8页
基金
国家“二四二”信息安全计划项目(2017A149)。
文摘
针对在线抗议预测技术中忽视用户文本时序差异性及用户间高阶交互拓扑的问题,提出融合时序文本与高阶交互拓扑的在线抗议预测方法.基于自注意力机制建模用户不同时刻交互文本信息对其抗议倾向的影响,构建用户文本表示向量;同时利用邻域节点的相似性,构建二阶相似性保持的用户交互拓扑表示向量;融合用户文本表示向量和交互表示向量预测用户抗议倾向.推特数据集结果表明本方法准确率可达到93.9%,为抗议活动预测提供技术支撑.
关键词
时序性差异
自注意机制
高阶交互拓扑
在线抗议预测
Keywords
time series difference
self-attention mechanism
high-order interactive topology
online protest prediction
分类号
TP393.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合时序文本与高阶交互拓扑的在线抗议预测
罗森林
李东超
吴舟婷
潘丽敏
吴倩
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
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