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社交網絡中，消息的爆發預測屬于社交網絡流行動態分析的范疇，是社會計算領域的研究熱點之一．通過利用基于深度循環神經網絡對社交消息的傳播過程進行建模，提出了SMOP（social messages outbreak prediction model based on recurrent neural network）模型，與傳統的基于機器學習的模型相比，SMOP直接對消息轉發的到達過程進行建模。避免了傳統方法中繁瑣的特征工程：與基于點隨機過程的模型相比．SMOP可以自動學習消息傳播過程的速率函數，不需要手動定義消息傳播速率的特征函數，具有較強的數據場景適應性．另外，SMOP采用了時間向量和用戶向量的輸入表示方法。將時間的周期性和用戶的興趣偏好建模到傳播過程之中，提升了SMOP的預測效果．在Twitter和新浪微博數據集上的實驗結果均表明。SMOP具有優良的數據適應能力，可以在消息傳播的早期（0.5h），以較高的F1值預測某條社交消息是否爆發。驗證了模型的有效性．
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