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上传时间: 2021-03-08
详细说明：在本文中，我们研究了微博中特定主题的转发数排名问题。 两个挑战使这项任务变得微不足道。 首先，传统方法无法获得推文的有效功能，因为在特定主题的设置中，推文通常具有太多的共享内容，无法区分它们。 我们提出一种LSTM嵌入的自动编码器来生成推特功能，并具有以下认识：推特文本的任何不同前缀都是可能的独特功能。 其次，在主题特定的环境中充分了解主题的意义至关重要，但是微博提供的有关主题的信息很少。 我们利用头条的实时新闻信息来丰富主题的含义，因为超过85％的主题是头条新闻。 我们基于消融方法评估提出的组件，并将整体解决方案与最近提出的张量分解模型进行比较。 在真实的微博数据上进行的大量实验证明了我们方法的有效性和灵活性。
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