A Multimodal Framework for Topic Propagation Classification in Social Networks

📄 arXiv: 2503.03112v1 📥 PDF

作者: Yuchuan Jiang, Chaolong Jia, Yunyi Qin, Wei Cai, Yongsen Qian

分类: cs.SI, cs.AI, cs.NE

发布日期: 2025-03-05

💡 一句话要点

提出一种多模态框架，用于社交网络中主题传播分类预测。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 社交网络 主题传播 多模态融合 用户影响力 情感分析

📋 核心要点

  1. 社交网络信息传播迅速，但信息捕获和处理面临挑战，现有方法难以有效预测主题传播。
  2. 提出一种多模态框架，融合用户关系、情感、时序和交互特征，提升主题传播预测的准确性。
  3. 实验结果表明，该模型在F1-Score、AUC和Recall指标上优于传统方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

互联网的快速普及和社交网络的广泛应用极大地加速了信息传播。然而，这种转变也给信息捕获和处理带来了复杂性，对研究人员和实践者构成了严峻的挑战。预测主题相关信息在社交网络中的传播已成为一个关键的研究重点。本文提出了一种预测社交网络中主题传播的模型，该模型集成了来自关键传播特征的多维特征。具体来说，我们将用户关系广度和用户权威这两个新指标引入PageRank算法，以更有效地量化用户影响力。此外，我们采用Text-CNN模型进行情感分类，从文本内容中提取情感特征。节点的时序嵌入使用Bi-LSTM模型进行编码，以捕获时间动态。此外，我们改进了用户与主题交互轨迹的度量，用更精确的通信特征度量取代了传统的主题浏览量指标。最后，我们使用Transformer模型整合提取的多维特征，显著提高了预测性能。实验结果表明，我们提出的模型在F1-Score、AUC和Recall方面优于传统的机器学习和单模态深度学习模型，验证了其在预测社交网络中主题传播方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：社交网络中主题信息的传播预测是一个重要问题，但现有方法在用户影响力评估、情感分析、时序建模以及用户交互特征提取方面存在不足，导致预测精度不高。传统的PageRank算法难以准确衡量用户影响力，简单的主题浏览量无法精确反映用户交互行为。

核心思路：论文的核心思路是融合多维特征，包括用户关系、情感、时序动态和用户交互行为，以更全面地刻画主题传播过程。通过改进用户影响力评估、情感分析、时序建模和用户交互特征提取，提升主题传播预测的准确性。

技术框架：该模型主要包含以下几个模块：1) 用户影响力评估模块，改进的PageRank算法，引入用户关系广度和用户权威两个新指标；2) 情感分析模块，使用Text-CNN模型提取文本情感特征；3) 时序建模模块，使用Bi-LSTM模型编码节点时序嵌入；4) 用户交互特征提取模块，使用更精确的通信特征度量取代传统的主题浏览量指标；5) 特征融合模块，使用Transformer模型整合多维特征。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了用户关系广度和用户权威两个新指标，改进了PageRank算法，更有效地量化用户影响力；2) 使用更精确的通信特征度量取代传统的主题浏览量指标，更准确地反映用户交互行为；3) 使用Transformer模型融合多维特征，充分利用了不同特征之间的关联性。

关键设计：在用户影响力评估模块中，用户关系广度和用户权威的具体计算方法未知。Text-CNN和Bi-LSTM模型的具体参数设置未知。Transformer模型的层数、注意力头数等参数设置未知。损失函数的设计细节未知。通信特征度量的具体计算公式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该模型在F1-Score、AUC和Recall指标上均优于传统的机器学习和单模态深度学习模型。具体提升幅度未知，但整体性能提升显著，验证了该模型在预测社交网络中主题传播方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于舆情监控、虚假信息检测、精准营销等领域。通过准确预测主题信息的传播趋势，可以帮助政府部门及时发现和控制不良信息，企业可以更有效地进行产品推广和品牌建设，个人用户可以更好地了解社会热点和趋势。

📄 摘要（原文）

The rapid proliferation of the Internet and the widespread adoption of social networks have significantly accelerated information dissemination. However, this transformation has introduced complexities in information capture and processing, posing substantial challenges for researchers and practitioners. Predicting the dissemination of topic-related information within social networks has thus become a critical research focus. This paper proposes a predictive model for topic dissemination in social networks by integrating multidimensional features derived from key dissemination characteristics. Specifically, we introduce two novel indicators, user relationship breadth and user authority, into the PageRank algorithm to quantify user influence more effectively. Additionally, we employ a Text-CNN model for sentiment classification, extracting sentiment features from textual content. Temporal embeddings of nodes are encoded using a Bi-LSTM model to capture temporal dynamics. Furthermore, we refine the measurement of user interaction traces with topics, replacing traditional topic view metrics with a more precise communication characteristics measure. Finally, we integrate the extracted multidimensional features using a Transformer model, significantly enhancing predictive performance. Experimental results demonstrate that our proposed model outperforms traditional machine learning and unimodal deep learning models in terms of FI-Score, AUC, and Recall, validating its effectiveness in predicting topic propagation within social networks.