面向迷因股票相关社交网络的动态图嵌入的领域感知负采样策略
社会与信息网络
2025-02-07 v2
摘要
Reddit 等社交网络平台正日益影响现实世界经济。迷因股票是一种近期现象，其价格波动由通过社交网络组织起来的零售投资者驱动。为了研究社交网络对迷因股票的影响，第一步是分析这些网络。进一步地，预测迷因股票的收益需要首先预测动态交互。这与推荐系统中常用的传统链接预测不同。对于该任务而言，预测更复杂的交互动态（例如精确的时间节点）至关重要，这些对于将网络与迷因股票价格波动联系起来具有关键作用。动态图嵌入（DGE）最近作为一种建模动态图结构数据的有前景方法而出现。然而，当前的负采样策略——DGE 的重要组成部分——是为传统动态链接预测设计的，无法捕捉迷因股票相关社交网络中特有的模式。这限制了在此类社交网络中训练和评估 DGE 模型。为了克服这一不足，我们提出了基于真实迷因股票相关社交网络分析和金融知识的新负采样策略。实验结果表明，所提出的负采样策略能够比现有基线更好地评估和训练针对迷因股票相关社交网络的 DGE 模型。
引用
@article{arxiv.2411.00606,
title = {Domain-Informed Negative Sampling Strategies for Dynamic Graph Embedding in Meme Stock-Related Social Networks},
author = {Yunming Hui and Inez Maria Zwetsloot and Simon Trimborn and Stevan Rudinac},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.00606},
year = {2025}
}