社交网络信息扩散预测：基于WSDM 2014的研究模型实现

在介绍"social_network_diffusion_embeddings"这一主题时，我们需要关注以下几个关键知识点： 1. 社交网络中的信息扩散问题：在社交网络研究领域，信息扩散是一个重要的研究方向。它旨在理解、预测和控制信息在社交网络中的传播模式。信息扩散模型可以应用在诸多领域，例如病毒营销、公共健康传播、紧急事件管理等。 2. 网络嵌入（Network Embedding）：网络嵌入是一种将高维复杂网络转化为低维空间中稠密向量表示的方法，旨在捕捉网络中的拓扑结构和节点间关系。网络嵌入有助于解决传统网络分析方法中遇到的维度灾难问题，并可以用于多种下游任务，如节点分类、链接预测、社区发现等。 3. 社交网络嵌入与信息扩散预测：该研究提出了一种新的社交网络嵌入模型，用于预测信息扩散。该模型的核心是学习网络中个体的低维表示，以便更好地理解信息在网络中的传播途径和速率。这样的嵌入能够捕捉用户的社交属性和他们的行为模式，从而对信息传播的动态进行更准确的预测。 4. WSDM 2014：这是一个国际知名的会议，全称是Web Search and Data Mining，是数据挖掘和信息检索领域的重要会议之一。该研究在2014年的WSDM会议上发表，说明了它在学术界的地位和影响力。 5. Torch 7框架：Torch是Lua语言的一个开源机器学习库，以其灵活性和效率在深度学习社区中得到广泛使用。Torch 7作为该研究的实现平台，体现了研究者对于开发高效深度学习模型的需求。 6. 依赖关系：该模型实现依赖于Torch 7框架中的几个关键模块，包括nn（神经网络模块）、nngraph（用于创建神经网络的图结构的库）以及logroll（一种日志处理库）。 7. 输入数据格式：该模型需要特定格式的输入数据，包括级联训练集和测试集。每个数据集由若干行组成，每行代表一个级联实例，其中每列包含[用户名]和[污染时间戳记]。时间戳记通常从1开始，代表信息传播的起始点。 8. Lua语言标签：Lua是一种轻量级的脚本语言，常用于嵌入到应用程序中提供灵活的扩展和定制功能。该研究选择Lua作为编程语言，很可能是考虑到Lua的高效性和在Torch框架中的原生支持。 9. 压缩包子文件命名：文件命名“social_network_diffusion_embeddings-master”暗示了这是一个包含主要工作成果的版本，通常意味着它包含了模型的核心实现、数据处理、训练和评估脚本。 以上是根据提供的文件信息总结出的关于"social_network_diffusion_embeddings"的主要知识点。该模型的核心思想是通过学习社交网络中用户的低维嵌入来预测信息如何在社交网络中传播。它是一个结合了网络嵌入、深度学习和社交网络分析的综合性模型，并在WSDM 2014会议上发布，使用了Torch 7作为实现平台。模型的具体实现在功能上可能还未经过大规模数据集的验证，但是提供了在特定数据集上训练和测试的可能性，这对于研究者和开发者来说是一个值得探索的领域。