意见节奏：基于Hawkes图框架的动态传播分析
社会与信息网络
2025-04-22 v1 计算与语言
摘要
社交媒体的快速发展显著重塑了公共意见的动态，导致复杂的相互作用，传统模型难以有效捕捉。为此，我们提出一种创新方法，将多维Hawkes过程与图神经网络相结合，在社交网络中建模意见传播动态，同时考虑评论之间复杂的层次关系。扩展的多维Hawkes过程捕捉了层次结构、多维相互作用以及不同主题之间的相互影响，形成复杂的传播网络。更重要地，鉴于缺乏能够全面捕捉公共意见动态演变的高质量数据集，我们引入了一个新数据集VISTA。它包括159个热门话题，分别对应47,207篇帖子、327,015条二级评论和29,578条三级评论，涵盖政治、娱乐、体育、健康等多个领域。该数据集以11个类别详细标注情感标签，并明确定义层次关系。当与我们的 method 结合时，该数据集为未来研究提供了强大的解释力，将情感传播与评论层次结构和时间演变相链接。我们的 method 为未来的研究提供了稳健的基准。
引用
@article{arxiv.2504.15072,
title = {Rhythm of Opinion: A Hawkes-Graph Framework for Dynamic Propagation Analysis},
author = {Yulong Li and Zhixiang Lu and Feilong Tang and Simin Lai and Ming Hu and Yuxuan Zhang and Haochen Xue and Zhaodong Wu and Imran Razzak and Qingxia Li and Jionglong Su},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.15072},
year = {2025}
}