Comments (5)
谢谢夸奖!
首先说明一下数据集这方面的问题。因为社交网络平台的隐私等各种问题,所以数据集非常难找,带有转发路径的高质量数据集就更少了。之前很多公开的Twitter数据集好像都因为Twitter平台的政策陆续删除了(包括本文使用的Twitter数据集,它的公开下载地址已经无法访问了)。
然后本文的Twitter Cascade属于是Hashtag cascade。也就是说,我们建模的Information Item是#Hashtag#。-1/u1
代表u1
的tweet使用了该Hashtag,-1/u1/u2
表示u2
转发了u1
的tweet。所以一个information cascade里包含多个子cascade。该cascade的popularity即所有子cascade的总转发数。
使用-1
构建全局图是让数据集里的所有node都可以连接起来,算一种折中的方式吧(毕竟拿不到真实的全量的social network,如果是工业界使用自己的数据,当然不存在这个问题,本文算作一个初步尝试)。把-1
换做每个hashtag cascade的unique_id
,然后将这些unique_id
连结到某个点(e.g., -1
),或许可以减轻对全局图的影响。
非常感谢对我们论文的关注!
from casflow.
@foreversunx
应该可以。构建cascade graph的过程不受这个id的影响,因为不同的cascade之间是独立的。
from casflow.
@foreversunx
友情提示:昨天刚更新了代码,可以在新的tensorflow版本下运行,你可以试试看呢~
from casflow.
谢谢夸奖!
首先说明一下数据集这方面的问题。因为社交网络平台的隐私等各种问题,所以数据集非常难找,带有转发路径的高质量数据集就更少了。之前很多公开的Twitter数据集好像都因为Twitter平台的政策陆续删除了(包括本文使用的Twitter数据集,它的公开下载地址已经无法访问了)。
然后本文的Twitter Cascade属于是Hashtag cascade。也就是说,我们建模的Information Item是#Hashtag#。
-1/u1
代表u1
的tweet使用了该Hashtag,-1/u1/u2
表示u2
转发了u1
的tweet。所以一个information cascade里包含多个子cascade。该cascade的popularity即所有子cascade的总转发数。使用
-1
构建全局图是让数据集里的所有node都可以连接起来,算一种折中的方式吧(毕竟拿不到真实的全量的social network,如果是工业界使用自己的数据,当然不存在这个问题,本文算作一个初步尝试)。把-1
换做每个hashtag cascade的unique_id
,然后将这些unique_id
连结到某个点(e.g.,-1
),或许可以减轻对全局图的影响。非常感谢对我们论文的关注!
那是不是我将每个cascade的hashtag都设置一个唯一的id,即看作是类似weibo那样的源用户id,以此来构造每个cascade的cascade graph也是合适的呢?
from casflow.
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