多实体注意力网络

精准刻画实体关联

通过多头自注意力捕捉用户动态兴趣，从而更准确建模多实体网络中的实体相关性，为后续影响最大化提供可靠的基础。

杨书新 · Quanming, Du · 朱桂祥 · 曹杰 · 秦伟平 · 王有权 · 王振东

Expert Systems with Applications 2024

技术优势

建模更准

DIMS通过多头自注意力机制捕捉用户兴趣的动态变化，更精准地建模多实体网络中的实体相关性。

高效可扩展

RIS-HBS算法将反向影响采样与历史行为序列结合，能在保证精度的同时高效识别高影响力用户，适用于大规模网络。

全面超越

在四个公开数据集上，DHBS在预测精度、预期传播范围和可扩展性方面均优于基线方法。

应用场景

• 社交网络分析：更准确地发现多实体网络中对目标实体真正有影响力的用户。
• 病毒式营销：挑选最佳初始传播者，最大化营销信息的传播范围。
• 信息扩散预测：通过建模用户兴趣动态，提升信息扩散预测的准确性。
• 计算广告：高效识别高影响力用户，优化广告投放的种子选择。