基于图神经网络的网络舆情事件传播模型研究

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随着5G时代的到来,网络舆情事件的发展呈现出实时性,迅速性和广泛性等特性,使用机器学习和深度学习的方法进行网络舆论事件传播分析已经成为发展的潮流,然而现有的方法仍然存在一些问题:(1)中文短文本数据特征难以表达,会导致特征丢失;(2)非结构化数据的应用结构化的处理方式,难以描述事件传播变化的详细过程,生成的事件传播脉络存在局限。(3)在传播网络中,单一使用特征编码和时间序列的方式对事件传播级联效应表达有限。为克服在事件传播分析领域的以上问题,从历史数据分析和趋势预测任务出发,为有效捕获事件传播过程中的级联效应,本文提出了两种基于图神经网络的事件传播分析模型,即基于图神经网络的事件传播脉络分析模型(EPGNN)和基于图神经网络的事件传播流行度预测模型(PTG-Net)。本文的主要贡献有:1.针对中文短文本数据特征信息容易丢失,事件发展信息表达不全面的问题,本文提出了基于实体,话题和特征的三维特征语义融合方法,通过构建特征语义图,进一步捕获特征之间的相关关系,从而能够更全面地表达事件的发展信息。2.针对事件传播的历史数据分析任务,本文提出了基于EPGNN模型的事件传播脉络分析方法,基于图神经网络来检测事件之间的隐式关联关系,并通过时间序列分类模型的方式对事件脉络进行构建。通过实验表明,使用EPGNN进行事件脉络生成表现出了更高的准确率和更好的事件脉络完整性。3.针对事件传播的趋势预测分析问题,为优化和完善基于图神经网络的事件传播分析方法,本文提出了一种基于图神经网络新的优化注意力系数的模型PTG-Net,通过该模型进行事件传播流行度预测,使用状态图神经网络和影响力图神经网络来捕获事件传播过程中的级联效应,同时基于时间序列模型融合事件传播过程中的时序特征,从而能够更为准确地对事件传播的流行度进行预测。本文通过与大量先进的基准流行度预测模型进行对比实验,PTG-Net不论在事件传播流行度预测的准确度上,还是算法时间性能上都表现出了不错的实验效果。
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