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基于用户行为的情感影响力和易感性学习
来源:一起赢论文网     日期:2017-01-20     浏览数:2263     【 字体:

 39卷  计  算  机  学  报  Vol. 39    2016年  论文在线出版号  No.165  CHINESE J OF COMPUTERS  Online Publishing No.165 ——————————————— 本课题得到国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB3296062013CB329602)、国家自然基金面上项目(No.61572467)、国家自然科学基金青年项目(No.61300105)、中国科学院网络数据科学与技术重点实验室开放基金课题(CASNDST20140X)资助.廖祥文,男,1980年生,博士,副教授,CCF高级会员(19626S),研究领域为文本倾向性检索与挖掘.E-mailliaoxw@fzu.edu.cn.郑候东,男,1990年生,硕士研究生,研究领域为文本倾向性检索与挖掘.E-mail1352455253@qq.com.刘盛华(通讯作者),男,1982年生,博士,副研究员,研究领域为数据挖掘、社交网络和情感分析.E-mailliushenghua@ict.ac.cn.沈华伟,男,1982年生,博士,副研究员,研究领域为社会网络分析和网络信息传播,数据挖掘和机器学习.程学旗,男,1971年生,博士,研究员,研究领域为大数据分析与挖掘.陈国龙,男,1965年生,博士,教授,研究领域为智能信息处理.  基于用户行为的情感影响力和易感性学习 廖祥文1), 2)  郑候东1), 2)  刘盛华3) 沈华伟3)  程学旗3) 陈国龙1), 2) 1) (福州大学数学与计算机科学学院  福州  350116) 2)(福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学)福州  350116)   3)(中国科学院网络数据科学与技术重点实验室  北京  100190) 摘  要  在不同情感极性上建模用户间的影响力是观点形成和病毒式营销的一个关键问题.已有工作将用户间影响力直接定义在用户对上,无法刻画未观测到用户对之间的关联关系,造成用户影响力学习的过拟合问题.此外,目前尚无针对不同情感极性的用户间影响力建模的有效方法.因此,本文提出一种融合情感因素的用户分布式表达模型.该模型首先构建两个低维参数矩阵度量在不同情感极性上传播者的影响力和接受者的易感性,然后通过生存分析模型刻画级联的传播行为,最后利用负采样方法解决模型中存在正负例严重不平衡的问题.基于带有情感观点的微博转发所形成级联数据集的实验结果表明,与基准方法对比,本文方法在“预测动态级联”和“谁将会被转发”任务上MRR指标分别提高了273%32.4%,在“级联大小预测”任务上MAPE指标下降了10.46%,很好地验证了本文模型的有效性. 关键词  在线社交网络;观点传播;影响力;易感性;级联 中图法分类号:TP18 论文引用格式: 廖祥文,郑候东,刘盛华,沈华伟,程学旗,陈国龙,基于用户行为的情感影响力和易感性学习,2016Vol.39,在线出版号  No.165 LIAO Xiang-WenZHENG Hou-DongLIU Sheng-HuaSHEN Hua-WeiCHENG Xue-QiCHEN Guo-LongLearning Influences and Susceptibilities for Sentiments from UsersBehaviors2016Vol.39,Online Publishing No.165  Learning Influences and Susceptibilities for Sentiments from UsersBehaviors LIAO Xiang-Wen1), 2)    ZHENG Hou-Dong1), 2)   LIU Sheng-Hua3)   SHEN Hua-Wei3)     CHENG Xue-Qi3)    CHEN Guo-Long1), 2) 1)(College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou 350116) 2)(Fujian Provincial Key Laboratory of Network Computing and Intelligent Information Processing(Fuzhou University), Fuzhou 350116)   3)( Key Laboratory of Web Data Science & Technology, CAS, Beijing 100086) Abstract  Modeling  interpersonal  influence  on  different  sentiments  is  a  key  issue  for opinion  formation  and viral marketing. Previous works directly define interpersonal influence on each pair of users. They fail to depict the unobserved relationships between user pairs and thus suffer from the overfitting problem of learning usersinfluences.  Moreover,  there are  still  not  effective  solutions  to  integrate  users’  sentiments  to  understand  the 网络出版时间:2016-10-29 01:20:30网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/11.1826.TP.20161029.0120.012.html2  计  算  机  学  报  2016interpersonal  influence.  Therefore,  we  propose  a users distributed  representation  model  with  sentimental factors.  Firstly,  two  low-dimensional parameter matrices are  applied  to represent userslatent influence  and susceptibility on different sentiments. Such low-dimensional and distributed representations naturally make the interpersonal influences related to the same user coupled with each other, which reduce the model complexity. And  then, we describe  cascade  behaviors  with  the  survival  analysis  model. Finally, the  imbalance  of  positive and  negative  cases  is  solved  by  employing  negative  case  sampling  technique, according  to the distribution  of infected  users’  frequency.  Experimental  results  conducted  on Microblog  database  with  different sentiments showed that, compared to the state-of-the-art  models, our model improved 273% and 32.4% on MRR metrics on Predicting Cascade Dynamicsand Who will Be Retweetedtasks respectively,  and  reduced 10.46%  on MAPE metrics on Cascade Size Predictingtask, which verified the validity of our model. Besides, analyzing the  distribution  of  learned  users’  sentimental  influences  and  susceptibilities  resulted  in  some  important discoveries.   Keywords  online social networks; opinion propagation; influence; susceptibility; cascade 1  引言 在线社交网络不仅给用户提供发表个人观点、意见及情感的平台,而且推动着各种网络信息的传播.用户可以通过发布、浏览、转发、点赞和分享消息等行为去影响周围的人,因此有影响力的用户能够促使观点、行为、创新和产品在社交网络中的散播[1].在这种情况下,每对用户之间有一个特定的传播概率,可表示为用户间的影响力[2].因此,找到一种能够更好地刻画级联动态[2]和影响力最大化[3-4]的模型来学习用户间的影响力,对于研究观点形成[5]和病毒式营销[6]等具有重要意义. 目前,大多数工作将用户间影响力定义在用户对的边上.Goyal等人[2]统计用户之间成功传播对的数目学习影响力,并通过Bernoulli模型和Jaccard Index 模型估算用户间的传播概率作为影响力.但在很多应用场景下,该方法只是记录用户每次被感染的时间,却很少观测到用户间的传播路径,这就限制了基于该观测路径模型的应用.NetInf[7]在分配先验参数下,利用指数(Exponential)和幂律(Power-Law)模型来估算用户间影响力.文献[8-10]等通过最大化观测级联的似然值学习用户间影响力.然而这些模型直接使用标量参数定义每对用户之间的影响力,存在两点局限性:(1)参数是独立的,未能刻画由同一个用户产生,作用在不同用户的影响力间的关联关系.(2)如果级联中未能观测到用户对之间的传播或者具有传播的可能,则在这种用户对上的参数是不能被训练的.用户间传播概率将趋近于零或极小的先验值,这意味着在未来这些用户对不会或很少发生信息的传播.另一方面,AralWalker[11]将用户的影响划分为影响力和易感性两个属性维度,提出利用设计的特征和对应的线性系数对用户间影响力进行建模,这些系数可以通过学习单个用户而非用户对得到.不足的是,用户的属性在其他应用中可能无法或难以获取.总的来说,目前仍然缺乏在不同情感极性上有效地刻画用户间影响力的方法. 针对上述问题,本文提出一种融合情感因素的  用户分布式表达模型.该模型假设影响用户观点传 播的主要因素是传播者的影响力和接受者的易感性,定义两个低维参数矩阵对它们分别进行表示,并利用生存分析模型[12]和情感帖子被转发过程形成的级联对用户间影响力进行建模.该模型不仅可以有效地减少参数定义,即对于n个用户需要() On参数,而不是2() On的用户对参数,有利于降低模型的复杂度,而且能够克服因未能观测到的用户对所导致参数学习过拟合问题.此外,针对观测到的级联中存在正负例严重不平衡问题,本文设计一种负例在数据集中出现的频率进行概率采样的方法. 本文采用新浪微博的数据集进行实验.结果表明,与BernoulliJaccard  IndexNetRate等基准方法对比,本文模型不仅在“预测级联动态”,“谁将会被转发”和“级联大小预测”任务上取得更好的效果,而且能够有效刻画用户在不同的情感极性上所表现出的不同影响力和易感性.更进一步地,通过分析用户的影响力和易感性可以有效挖掘两类重要用户:一类是“原始影响力”用户,具有创造力地发布有吸引力的原帖;另一类是“二次影响论文在线出版号  No.165          廖祥文等:基于用户行为的情感影响力和易感性学习  3 力”用户,通过捕获或转发系统中已存在的重要消息以提高自身的影响力得分.此外,通过分析用户活跃度与用户分布表达之间的关系,可以发现:影响力大的用户被他人转发的可能性越大,易感性大的用户转发他人的可能性越大. 文章结构安排如下:第2节为相关工作;第3节为问题描述与动机;第4节提出了本文的模型;第5节介绍了实验数据集;第6节为实验,通过与基准实验的对比验证本文方法的有效性,并对用户的情感影响力和易感性进行分析;第7节为结束语. 2  相关工作 在线社交网络中用户间的影响力已经成为当前研究的热点.一些工作是提取与传播概率相关的特征,并从观测到的信息级联中学习.Crane等人[13]利用社交系统中的内在因素和外在因素计算信息传播动态的响应函数.Artzi等人[14]根据人口(demographic)和内容特征分类预测用户是否会回复或转发一条消息.除了特征提取外,Tang等人[15]提出话题因子图 (Topic Factor Graph)来寻找每个用户的话题分布,在大型网络中对话题级社会影响力的生成过程进行建模.文献[16]提出一种概率因子图模型,对异构网络中相邻与不相邻用户之间的直接影响力和间接影响力进行刻画.Saito 等人[10]将用户受到感染的时间序列作为训练数据,通过独立级联模型来学习有向网络中邻居节点的传播概率从而刻画用户间的影响力.此外,Goyal等人[2]分别基于BernoulliJaccard Index的假设,用计数方法估算用户间的影响力,并把传播概率表示为影响力.Gomez等人[7]提出NetInf算法推理潜在网络,首先分析节点感染次序,接着提出一种融合时间因素的概率模型,最后将传播网络问题归结为最优化问题.Cao等人[17]基于传播概率的随机游走排序算法DiffRank,选择传播能力最强的top-k个节点作为观察节点来检测网络中可能出现的信息传播. 与此同时,大量研究者利用生存分析模型及其变体学习用户对间的传播概率,然后用传播速率推断潜在网络.文献[8]假设在均匀时间窗口和离散空间网络内的信息传播情况下,用户间传播发生的概率取决于节点被感染的时间和节点之间的传播速率,由此提出NetRate算法计算每对节点的传播速率.但是该方法仅适用静态网络,而网络中信息传播的拓扑结构演变非常迅速.为此,Gomez等人[9]提出InfoPath方法对动态网络进行推理,通过学习随时间变化的用户对间传播速率作为隐藏动态网络的边权.文献[12]分别引入加法风险和乘法风险(Additive  and  Multiplicative  Risks)建模生存模型中的风险速率(Hazard Rate)以提高级联大小预测的准确性.然而,这些方法针对的是用户对之间的传播概率,与本文提出的从历史级联中推断特定用户的影响力和易感性的方法截然不同. 在用户影响力的相关研究工作中也指出易感性(susceptibility)而非影响力(influence)才是推动传播现象关键因素[18-19].文献[11]分析影响力和易感性表达的特点,表明传播概率由用户影响力和易感性所决定,通过学习用户间属性的相关度判断影响力用户和易感性用户.Wang  等人[20]基于用户被感染的顺序,提出一种序列化方法学习用户潜在影响力和易感性.此外,情感传播作为信息传播的重要部分,文献[21-22]LiveJournalFacebook数据集上分别进行实验,结果表明用户的情绪会受到周围其他人的影响.文献[23]利用格兰杰因果分析发现Twitter中观众的情感变化与流行用户的整体情感相关.因此,本文提出一种学习融合情感因素的用户分布式表达模型,利用连续时间下生存分析模型刻画用户被感染的时间和用户间影响力随时间增大而衰减的规律. 3  问题描述与动机 3.1   问题描述 信息在网络中流动留下了“足迹”,我们称之为级联[24].每一条级联表示一个传播过程的时间片(Snapshot),记录用户被感染后发生的一系列行为,比如用户在新浪微博中发表原帖,其邻居节点看到后将会做出分享、转发、点赞或评论该帖子等行为.因此,本文定义每条级联c为一个时间序列. 1 2 2 1 2 1 {( , , ( , , ( ) ), ) | ,}NN v v N v v v vt c v t v t t v t t = £ £ £ 其中N是级联c 中感染用户的数量,即级联的大小.ivt为级联c中用户iv被感染时的时间戳.并且定义Et为观测到级联c的最大时间窗口;M为用户总数,则未被感染的用户数为MN-.根据文献[11],定义“影响力”表示用户影响他人的自身潜在影响力属性和“易感性”表示用户受到他人影响的自身潜在易感性属性.基于该定义,本文假设用4  计  算  机  学  报  2016年 户转发消息的传播速率由用户活跃邻居节点的影响力和自身的易感性所决定的,然后引入生存分析模型对在线网络中一组带有情感极性的帖子被转发形成的级联进行建模. 3.2   模型动机 现有的大多数工作将传播概率定义在网络连边上,这样对于有n个用户的网络,需要2n个独立参数来刻画用户间的影响力,即便影响力是由同一个用户产生的.并且,对于未能观测到的连边用户对的传播,会导致参数学习过拟合的问题.典型的例子如图1 所示,1 1 1 1{( , ), ( , ), ( , ), ( , )}a c e fa t c t e t f t2 2 2 2 2{( , ), ( , ) ( , ), ( , ) ( , )}a b e f da t b t e t f t d t , ,为两条观测到的级联,实线表示社交关系,虚线表示信息传播路径.可以看出,尽管cde形成了一种社交三角形,我们也很难观测到用户d被感染之前用户c是否被感染.在这种情况下,如果采用现有模型学习用户间的传播概率(Propagation  Probability)或传播速率(Transmission  Rate),则该值将趋近于零或极小的先验值[25],这也就意味着在未来用户cd之间不会或很少发生信息的传播.但是,从级联1中可以观测到信息从用户c传播到用户e,从级联2中可以观测到信息从用户e传播到用户d,则用户c通过朋友的关系很可能影响到用户d.因此,本文定义每个用户在不同情感极性上的影响力表达和易感性表达,使得用户间的影响力能够关联到同一个用户的表达.在图1中,( , ) cd之间影响力数值和( , ) ce之间影响力数值都共同作用到用户c的影响力表达上,使用户c对用户d的影响力数值可以直观地由用户c的影响力和用户d的易感性共同表示,代替了一个极小的先验常数或零.  图1 模型基本动机 此外,在一条观测的级联中,未被感染的用户数量远大于感染的用户数量,即M N N - >>,这类用户称为负例.如果考虑所有负例不仅会消耗更多的计算资源,尤其在无网络约束条件下,而且由于正例(Infected Cases)和负例(Uninfected Cases)用户数目的严重不平衡,会导致负例的似然在目标函数的优化上占主导地位,如下所示: cmax ln ln lnc c cpos negN M Ncc cc-=+ å å å åå L L L 其中c表示相对应的级联的编号,poscL为级联c的正例似然,negcL为级联c的负例似然,L为级联c的似然.由于M相对较大,即- >> M N N,则求和项的右边更容易支配目标函数.因此,本文提出一种负采样算法来平衡目标函数.具体思路是,假定级联c中某个负例在其他级联中以正例形式出现的频率越大,那么它在该级联未来时间中越有可能被激活,对级联c的似然也会提供更多的信息.于是,根据一组级联数据中被感染用户出现的频率进行负采样是一个比较好的选择. 4  模型建立 4.1   生存分析模型介绍 本文通过引入生存分析模型  [12]来建模用户间的影响力,因此简单介绍下相关知识. 给定非负随机变量T表示事件发生的时刻,下列所有的函数被定义在区间[0, ) ¥上. 定义  1. () ftT的概率密度函数,则相应的累积分布函数(Cumulative Distribution Function):                 0( ) ( ) ( )tF t Pr T t f x dx = £ =ò           (1) 定义  2. () St表示t时刻事件未发生的概率,记为生存函数(Survivor Function),其式子为:                    ( ) ( ) ( )tS t Pr T t f x dx¥= ³ =ò          (2) 定义  3.  给定() ft() St,风险函数() ht表示事件将发生在t时刻之后的一个极小的t D区间内,即为瞬时发生率或风险速率,定义为:     0( | ) ( )( ) lim()tP t T t t T t f thtt S t D®£ £ + D ³==D  (3) 定义  4.  由于'( ) ( ) f t S t =,风险函数() ht与生论文在线出版号  No.165          廖祥文等:基于用户行为的情感影响力和易感性学习  5 存函数() St之间可由对数求导法则关联如下:                        ( ) ln ( )dh t S tdt=-                        (4) 定义  5.  由于(0) 1 S =,则生存函数() St可由风险函数() ht表示为:              0( ) exp( ( ) )tS t h x dx =-ò                    (5) 定义  6.  由于( ) ( ) ( ) f t h t S t =,由此可得:       0( ) ( ) exp( ( ) )tf t h t h x dx =-ò              (64.2   用户间影响力建模 通过上一节分析可知,本文所提出的融合情感因素的用户分布式表达模型中用户的传播属性由两个低维的参数矩阵表示,分别为观点传播者的影响力和观点接受者的易感性. 于是我们记vI为用户v的影响力矩阵,vS为用户v的易感性矩阵,K D K Dvv´´ ÎÎ ISRR,其中K为情感类别数,D为每个情感类别上表示用户属性的维度.对于带有情感观点的帖子,定义了一个K维的one-hot 向量o,表示情感的隶属度.因此,在带有情感o的级联中,用户u到用户v的传播速率函数() f如方程(7)所示:                ( , , ) 1 exp{ }uTv u vTo o o f = - - I S I S        7)     为了简化式子,用uvH表示} , { ,uvo IS参数集合.研究表明,用户间的传播概率或影响力会随着时间增加而衰减[2].文献[8]提出3种融合时间衰减因素的传播概率模型,本文选择一般条件下的幂律模型来刻画信息传播的过程.假设用户u在时刻ut被感染,用户v在时刻vt受到用户u激活的概率密度函数形式如下:   ( 1 )( 1)( | , )(0)()uvuv v u v uv u uvt t t tf t tfff--ì · - + >=íî,若,其它 (8)                                                        utvt时间段,用户u对用户v感染概率的累积密度函数为: (1 ())( | , ) ( 1)1 ( 1)( ) ( )vuvuuvtv u uv uv utvuF t t t t dtttffff ---= · - += - - +òHHHH9)   通过生存分析模型可得,用户vvt时刻未被用户u感染的概率,即生存函数为:      ()( ( | ; ) ) () 1uvu uv u v vtt S t tff-= -+H H    10) 用户vvtvt e +被用户u感染的概率,即风险函数为:           1( ; ( )) (1| )uv vuuuvvt httt ff=-+HH   11) 其中e为无穷小的运行时间,风险概率随时间增大而单调衰减.同时由于u vtt-可能为0或无穷小的值,加1是为了避免无界的风险概率.这也与文献[8]刻画的幂律模型最小允许时间差(the Minimum Allowed Time Difference)选取为1相一致. 假设被“感染”的用户只能影响未被“感染”的用户节点,并且被“感染”的用户在一条级联中只能被感染一次[8].级联中已被感染用户都有可能对该用户进行激活.因此,对于一条级联,非源节点用户v在时刻vt被感染的似然为: : ,: :( ; ( )) ( | ; ( )) ( | ; ( ))( | ; ( )) ( | ; ( ))|vu vvu vkkk kvv t t k u t tk kvvtv v u uv vv u uv vt k t tf t f t t S t th t t S t tf f fff < ¹<< <==å Õå ÕHHHHt H                                                                         12)   给定源节点用户在时刻1t发布原创帖子,一条可观测的传播级联的联合似然为: 11: 1:( | ; ( )) ( | ; ( ))( | ; ( ))uvv ku t t vk kvktv u uvvtf t t h t tS t tfff< ><= å ÕÕHHt\ H   13)   如果用户lv在时刻Et后未被感染而成为负例,对应的生存概率为: :( | ; ( )) ( | ; ( ))luNE E uvu t tuS t S t t ff£=Õ H t Hu 14) 考虑负例后,一条可观测到级联的ln似然式子如下: 1:1:~ ( )11ln ( , ; ) ln ( , , )1( , , ) ln( 1)( , , ) ln( 1)uvklvluvuv u t tkk v k t tNvPvvu v ELvuu uootto t to t tfff><><=æö =ç÷-+ èø - - + -éù-+ êú ëûååååååI S I SISISLE156  计  算  机  学  报  2016年 通过观察可知,级联中负例数目远大于正例数目,一方面最大化所有负例似然限制了本文模型的可扩展性;另一方面,正例和负例数目的不平衡可能会误导优化方向.因此,本文根据3/ 4()uP u R µ分布[26]采样L个用户,其中uR为整组观测数据集中用户u被感染的频率,并且在每次迭代优化过程中重复地对负例进行采样. 最后,在不同的情感极性上学习用户的影响力和易感性的优化目标函数为:                ,min ln ( , ; )ccco ISIS L      . . , , ,kd kd s t k d ³ ³ " 00 IS       16)   其中上标c表示级联的编号. 4.3   模型求解 对优化问题(16)的求解是学习用户间影响力的关键步骤.首先,传播速率函数( , ) ,v uo fISuIvS求导的维度为KD´,其结果如下:     ( , )(1 ( , ),,)T uuuvvv oo ooff¶=-¶ISI S SI    17)     ( , )(1 ( , ,,))vvvT uuu oo ooff¶=-¶ISI S IS     18) 如果级联c的消息隶属于第k情感类别,即1ko =,则在uIvS两个矩阵中仅第k行有非零的梯度.更进一步地,如果用户u在级联c中被激活,即1 uN t t t ££,则级联cln 似然在矩阵uI上的梯度是有效的.如果非源节点用户v在级联中被激活,即1 vN t t t <£或v为负例用户,则级联cln似然在矩阵vS的梯度是有效的.此外,级联c中负例在每次迭代中被重复地采样.令[]csVT为级联c在第T次迭代中采样的负例集合,即~ ( ) [ ]  { }cs l Lv P u =  VT 其中L为集合的大小. 因此,目标函数(16)在矩阵uIvS上的梯度分别如下: 1(t t t )( , ; )uc c cI u Ncccugo= - £¶£¶åIS1IL   19)                 11(t < t t ) ( [ ] )(1 , )(l, ; )( n(t 1) ,)vcuc c c cSvccNs ccvNccvE c cTuuuoo o ogvt f== - £ Î--¶+¶+åå åISS11I S ITLV                                                                        20) 其中() 1为指示函数,当满足条件时输出1,反之输出0uIgvSgKD´的矩阵,包含目标函数(16)中矩阵uIvS上每个元素的偏导. 接着,采用批量随机梯度下降法(SGD)对目标函数进行求解,这里选取的批量大小为12.通过投影梯度方法[27]PG)对参数矩阵进行非负约束,于是投影函数()x y表示将参数x投影到非负空间,即:00 (),xxxy< ì=íî,若其它. 不难看出,矩阵,K DM ´+Î IS R表示所有用户v对应的vI合并和vS合并,M为先前定义的用户总数.如果不等式(21)条件不满足,则以01b <<速率对每个用户vvDIvDS进行一次更新,为vbDIvbDS(0,1) bÎ. 11 ([ ] ) ([ ] ) ( ([ ] ) ([ ] [ ] ))TTr s ++- £ Ñ - E E E E E T T T T T O O O                                                                            21) 其中[]T为第T次 迭 代 的参 数 集 合 ,令2{ , }K DM ´+ =Î E I S R,则()E O是目标函数(16)简化表示.() Tr表示矩阵的迹,(0,1) sÎ. 最后,在随机梯度下降法中,学习率(Learning Rate)是影响优化的重要因素,为此本文选择Adadelta算法[28]进行自适应地调整学习率.   算法1.学习用户分布式表达的算法. 输入:给定0 , 1 rb <<,常数s和Î;对每个用户v初始化参数 vIvS;级联集合C. 输出:矩阵vIvS 1.初始化 :=0 T:   2. REPEAT 3.随机洗牌C并进行分组; 4.   FOR  每一组  DO 5.     使用Adadelta方法更新 []vDIT,[] vDST 6.     更新[ ] ([ ] [ ] )1 v v v y = + D+I I IT T T; 论文在线出版号  No.165          廖祥文等:基于用户行为的情感影响力和易感性学习  7 7.     更新[ ] ([ ] [ ] )1 v v v y = + D+S S ST T T; 8.     WHILE  不满足条件(21)   DO 9.        [ ] [ ]vvb D = D IITT, [ ] [ ]vvb D = D SSTT; 10.        更新[ ] ([ ] [ ] )1 v v v y = + D+I I IT T T 11.        更新[ ] ([ ] [ ] )1 v v v y = + D+S S ST T T 12.     END WHILE 13.      :=  +1 TT; 14.   END FOR 15.UNTIL  参数收敛或达到最大迭代次数 算法时间复杂度分析:对于给定的信息级联c考虑到Etuv tt<£和vE tt>的情况下,假设级联cN个节点组成,用户总数为M,数据集C分为k组,每组b个级联,则单个级联c通过Adadelta方法更新的时间为: 21+2+ +( -1)+( - )=O( )2NN M N 则对应b个级联通过Adadelta方法更新时间为2O(b ) N,同理对式子(21)计算的时间为:2O(b ) N  .因此算法1的时间复杂度为:   2O(m b ) N T 其中m为不满足条件(21)操作的次数,T为迭代的次数. 5  数据集描述 本文基于新浪微博开放的API接口①,采用宽度优先策略进行数据采集.首先选择部分用户作为初始节点,抓取微博信息,然后以他们所关注的用户,抓取相关内容,以滚雪球方式扩大采集范围.最后我们收集了大约3.156亿条微博记录,包括原始帖子,转发帖子和@帖子的消息,原始帖子的时间跨度为2013-11-012014-02-28.由于表情字符在消息级联中通常作为情感指标,因此我们参考维基百科②上的表情字符列表,并为其标注情感极性.之后筛选出包含表情字符的高频率被转发的原帖记录,从这些帖子中抓取用户间的转发关系和转发时间作为实验数据集.同时,在不考虑中性情感帖子                                                             ①  http://www.weibo.com ②  https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_emoticons 情况下,本文定义,如果一条帖子中包含的正面表情字符个数大于负面表情字符个数,则为正面情感帖子,相应的该帖子被转发过程形成的级联为正面情感级联.反之为负面情感级联. 通过对数据集统计,可以发现许多用户在转发关系中出现的频率较低,例如只出现过一次的用户数量为886039,这对模型的训练和预测产生了很大的干扰.同时,为了使应用更广泛,本文在用户间转发关系和被转发关系的未知情况下,仅保留了用户被感染时的时间序列作为数据集.接着,对数据集进行预处理,步骤如下: (1)由于帖子发布及被转发的时效性,因此若帖子转发过程中前后两次被转发的间隔超过一周,则将其之后的帖子转发链去掉. (2)定义用户v的活跃度vA为数据集中用户 v转发他人的次数vA和用户v被转发的次数vA之和,即v v vA A A =+. (3)选取数据集中用户活跃度超过40的用户作为种子用户(4853人),对于每条帖子转发关系链,按活跃用户所占的比例从大到小进行排序后删除小比例的级联,最终得到一组级联.如表1a)所示,过滤后的数据集时间跨度从2013-10-31 2014-03-03,其中共有6219个用户,所有级联的大小总和为44021.数据集中有325个正面情感级联记录,412个负面级联记录,两种情感极性的级联数正好保持均衡.表1b)展示了级联中用户活跃度的中位数为5,众数为4,表明在数据集中可以较多地观测到用户的行为,保证了模型学习的有效.   表1   数据的主要统计特征 (a) 时间跨度  用户总数  级联总大小 情感 正面  负面 10/31/13 -03/03/14 6219  44021  325  412 b) 用户活跃度    级联大小 中位数  众数    中位数  众数 5  4    37  10  2为级联的时间跨度分布,可以看出,时间跨度为2天的级联数目最多,有257条.而且数据集中有92.6%的级联生存周期在8天之内.图38  计  算  机  学  报  2016年 出了级联大小的累积分布情况,其中级联大小在10-100之间分布的比较密集.图4展示了级联中包含正负两种表情字符高使用频率的分布情况.  图2  级联时间跨度分布  图3  级联大小累积分布  图4  表情字符频率的分布 6  实验 6.1   实验设计   实验环境为Ubuntu 12.04.5 LTS Java(TM) SE Runtime  Environment  (build  1.7.0_75-b13)AMD Opteron(tm) Processor 632032GB内存.将基准方法与本文的方法应用在相同的数据集,实验选取了以下对比模型: (1CT BernoulliContinuous Time Bernoulli) 和  CT JaccardContinuous Time Jaccard)模型[2]:两种模型都是连续时间模型,融合了时间衰减因素.为了公平对比,采用相同的衰减函数来表示用户u感染用户v的传播概率uvP,即0/ ( 1)u v v v u uP P t t = - +.假设被感染用户只能影响未被感染用户,并且被感染用户只能被感染一次.此外,CT  Bernoulli模型初始传播概率0uvP服从Bernoulli分布,即02=uv u v uP AACT Jaccard模型初始 传 播 概 率0uvP服从Jaccard  Index,即20|=uv u v u vP AA.其中2 uvA表示在级联中用户u感染用户v次数,| uvA表示级联中用户u或用户v出现的次数,但要去掉用户uv同时出现的次数& uvA,即|& u v u v u v= + - A A A A.由于数据集中仅观测到用户被感染的时间,因此用户被感染的过程是一个时间序列过程,未被感染用户只能由先前已感染用户进行激活. (2NetRate[8]算法:该算法直接将参数定义在用户对的边上,在给定的时间窗口内,通过生存分析模型来学习用户间的传播速率.由于Jaccard Index 被认为是一种良好的传播概率估计方法[2].因此,我们采用Jaccard  Index的结果作为NetRate算法的初始化参数.上述三种模型都是基于pair-wise方法建模用户间的影响力. (3CT  LIS模型(Continue  Latent  Influence and Susceptibility):该模型忽略了用户的潜在影响力和易感性分别在情感极性上的差异,通过定义两个向量uIvS分别度量用户u的影响力和用户v的易感性,则用户u到用户v传播速率表示为Tuv u vIS j =.文献[20]定义了类似的参数,采用一种静态方法刻画用户行为的过程.而本文使用的“CT LIS”是连续时间模型的升级版本. (4Sent  LIS 模型(Sentimental  Latent Influence and Susceptibility):本文考虑到不同情感观点的帖子对用户在对应情感上的影响力表达和易感性表达存在着差异性.也就是说,用户的情感传播由用户所转发帖子的情感极性决定,并且设计了加入所有负例情况下学习融合情感因素的用户分布式表达模型. (5Sent LISneg sample)模型(Sent LIS with Negative Sample):通过加入负采样算法对Sent LIS模型进行学习. 6.2   实验任务及评价指标 为了评估本文提出模型的有效性,采用了以下论文在线出版号  No.165          廖祥文等:基于用户行为的情感影响力和易感性学习  9 实验任务和相应的评价指标进行实验: (1PCDPredicting  Cascade  Dynamics):预测级联动态.主要针对不同情感帖子被转发过程所形成的级联中,预测被感染用户和相应发生的时刻.然而,为了使该任务简单且易于评估,我们仅在给定的时刻vt,预测用户v是否被感染,其中vt为训练级联中用户真实转发帖子的时刻.因此,给定级联真实发生时刻vt,可以通过函数·( | ; ( ))vv ft fH t计算出vt之前未被感染用户在时刻vt被感染的概率.由于被感染概率排名越靠前的用户越有可能被激活,因此采用MRR(Mean Reciprocal Rank) 平均倒数排名[29]评价指标来计算级联中每个真实时刻用户被感染的概率排名,其式子如下: ||1t11 MRR||vNv N rank == å 其中tvrank为级联中真实发生在第vt时刻条件下,真实被感染用户计算出来的被感染概率在整个未被感染用户集合的排名,N为对应的级联大小.MRR越大,对应的评价效果越好. 此外,该任务可以视为一组二元分类问题,在 级联中用户真实被感染的情况下,采用已被感染用户作为正例,到时刻Et后未感染用户作为负例.那么正例v在给定的真实时刻vt被感染概率为( | ; ( ))vv ft fH t,负例lv的激 活 概 率 为( | ; ( ))N lft f e + H t,其中e是一个非常小的常量.因此,对所有用户感染的概率进行从大到小排序后,在给定的阈值下,可以通过AUC[30]指标(ROC曲线下的面积)来评价,即由ROC横坐标FPRFalse positive rate)和纵坐标TPRTrue positive rate)所围成的面积,计算公式如下: FPRTPR==负例总个数负例不正确分类个数正例正确分类个数正例总个数 该面积范围一般在(0.5,1)之间.其物理意义为任取一对正例和负例,正例得分大于负例得分的概率.AUC越大,表明正例被激活的概率就越大,对 应的评价效果也越好. (2WBRWho will Be Retweeted):谁将会被转发.如果微博用户被感染,则该用户所发生的行为就是对周围朋友发表的帖子进行转发,评论和点赞等.因此,对于“谁将会被转发”进行预测是一种定量地评估用户间影响力的方法.在线社交网络中,高影响力的用户所发表的情感帖子有更大的概率被转发.令( ,t )vv表示用户vtv时刻发生行为,用户v所转发的感染用户为: :max ( | ; ( ))uvvu uvu t targ f t t f<H 从而我们把预测任务看作影响力排名的问题,具有较高排名的用户更有可能被转发.本文采用排名第一的平均精度(Acc[20]MRR作为评估预测的指标,MRRAcc越大表示有更好的预测效果. (3CSPCascade Size Predicting):级联大小预测是评价社交网络中用户影响力的一个重要部分,对于信息传播和病毒式营销具有指导意义.为了提高预测的有效性,本文选取了每条真实级联中前P个感染用户为已知级联的长度,对剩余的时间段NP tt-进行均匀等分Rt D时间段后,分别预测每个时刻被感染的用户数量.假设已被感染的用户集为()u P,给定时刻ut感染用户() uuÎP和时刻vt未被感染用户,当1 vP tt+=,则在utvt时间段内,用户u对用户v感染的概率为: ( | , ) () ( | , ) () uv uv v u v uP t t F t t ff= HH 1 P v Nt t t+<£  ,则在utvt  时间段内,用户u对用户v感染的概率为: ( | , ) ( t | , )( | , )( ) ( )(1 ( t | )), ()v u v uv uvuvuvvuv u uF t t F t tP t tF t tff ff- -D=- -DHH HH 接着,我们每次取top-k 的用户间感染概率( | , ())v v u uP t t fH进行抽样来确定用户v是否被感染.实验采用平均绝对百分误差(Mean  Absolute Percentage  Error  (MAPE))对预测精度进行检验,其式子如下: 11MAPECccccMFCM=-= å 其中cM为级联c大小的真实值,cF为级联c大小的预测值,C为测试级联的总数.MAPE的值越小,表示预测结果越好. 10  计  算  机  学  报  20166.3   实验结果分析 对数据进行预处理后,我们将整个数据集在不考虑区分用户情况下均匀分成10 组,在每个任务下进行十倍交叉验证,并记录相应评价指标的平均值和标准偏差.同时,考虑到实验环境与机器的性能和评价任务计算的有效性,本文设置用户分布式表达在情感极性上的维度D=8,对于矩阵vIvS参数的初始化,每一维度上的元素通过函数( ) , (0, 0.1) f x x x U =采样[20]得到  . 6.3.1    评价结果分析 (1PCD:将本文方法得到的10组评价指标平均值和标准差(SD)与基准方法进行对比,结果如表2 所示.从实验结果得知:本文提出的模型“Sent LIS”和“Sent LISneg sample)”在MRR指标上分别达到0.0216和  0.0265,以p-value <0.01显著性优势压倒其他模型,说明加入负采样在平衡正负例数量上起到了效果.此外,在pair-wise模型中,NetRate通过调整Jaccard  Index学习出来的参数MRR有了较大的提升,并且“CT  Jaccard”比“CT  Bernoulli”效果好,与文献[2]所述在传播概率估计上Jaccard Index模型优于Bernoulli模型说法一致. 在二分类测试上,“Sent LIS”和“Sent LISneg   2    10倍交叉验证下PCD任务的平均MRRsAUCs   CT Bernoulli  CT Jaccard  NetRate (Jaccard)  CT LIS  Sent LIS  Sent LIS (neg sample) MRR  0.0062±0.0029  0.0064±0.0036  0.0071±0.0038  0.0196±0.0039  0.0216±0.0033  0.0265±0.0044 AUC  0.8739±0.0658  0.8621±0.0802  0.8718±0.0730  0.8793±0.0207  0.8992±0.0152  0.8983±0.0156 3    10倍交叉验证下WBR任务的平均Acc and MRRs   CT Bernoulli  CT Jaccard  NetRate (Jaccard)  CT LIS  Sent LIS  Sent LIS (neg sample) Acc  0.1221±0.0365  0.3000±0.0964  0.3005±0.0961  0.4123±0.0874  0.3840±0.1255  0.3980±0.1392 MRR  0.2592±0.0703  0.4349±0.1275  0.4354±0.1273  0.4696±0.0876  0.4822±0.1269  0.4920±0.1348 4    10倍交叉验证下CSP任务的平均MAPE  CT Bernoulli  CT Jaccard  NetRate (Jaccard)  CT LIS  Sent LIS  Sent LIS (neg sample) MAPE  0.7199±0.0270  0.7105±0.0333  0.7109±0.0350  0.6259±0.0883  0.6259±0.1458  0.6362±0.2252  sample)”的AUC指标优于其他模型,分别为0.89920.8983,前者结果较好.此外,机器学习模型NetRateAUC在三个pair-wise模型中是最好的.图5显示10倍交叉验证中的一组ROC曲线,进一步验证了本文提出的模型“Sent LIS”,“Sent LISneg  sample)”,以及“CT  LIS”在AUC上有更好的表现.综上分析,在预测级联动态的排名和二分类问题上,本文提出的学习用户分布式表达模型比pair-wise模型在缓解过拟合问题以及降低模型的复杂性上具有更大的优势.  图5    PCD评价任务的ROC曲线 (2WBR:这里仍采用10倍交叉验证方法来计算排名为1AccMRR指标的平均值与标准差(SD).表3给出了实验结果,可以得出,“CT LIS”,“Sent LIS”和“Sent LISneg sample)”结果优于pair-wise模型,这是由于pair-wise模型对论文在线出版号  No.165          廖祥文等:基于用户行为的情感影响力和易感性学习  11 于未能观测到的传播用户对会导致参数学习的过拟合问题.与NetRate相比,三种LIS模型在预测“谁将会被转发”的排名为1Acc指标上分别提升了37.2%27.8%32.4%,而在MRR指标上分别提升了7.9%10.7%13.0%.此外,“CT Jaccard”在两个评价指标中结果都高于“CT Bernoulli”,而且“NetRateJaccard Index)”是pair-wise模型中最好的结果.综上分析,通过负采样方案,“Sent LISneg  sample)”一方面可以平衡正例和负例的数目,另一方面使得目标函数向更好的梯度方向优化.而且,相比于“Sent  LIS”模型,它在AccMRR上表现出更好结果也证明负采样方法的优势. (3CSP:首先对参数进行设置,这里取级联中初始已被感染的用户数为10 R=10,  top-k=5进行概率抽样.通过10 倍交叉验证方法对每组测试集进行100轮抽样来计算MAPE指标,如表4所示,结果表明“CT LIS”,“Sent LIS”和“Sent LISneg sample)”在MAPE指标上明显优于pair-wise模型的三种方法,分别为0.62590.6259 0.6362.而且,前两者比负采样算法结果会好点,可能是概率抽样随机性所导致的.此外与pair-wise模型中“CT  Jaccard”对比,MAPE指标至少下降了10.46%.因此,通过用户的分布式表达在级联大小的预测上表现出更好的效果. 6.3.2    传播速率分析 为了说明本文提出的“Sent LISneg sample)” 模型和NetRate算法学习出的传播速率的差异.首先,针对用户情感影响力矩阵uI和易感性矩阵vS,利用式子(7)计算uIvS矩阵中对应每一行上影响力向量和易感性向量的內积,表示不同情感极性上的用户u到用户v的传播速率.然后取两种模型在对应情感上的传播速率构成一个坐标点,其中横坐标为本文提出的模型,纵坐标为NetRate算法, 并统计落入到每个单元格中坐标点的数量.如图6    a)正面情感  Ours v.s. NetRate的传播速率              (b)负面情感  Ours v.s. NetRate的传播速率     (c)正面情感  Ours v.s. Jaccard的传播速率              (d)负面情感  Ours v.s. Jaccard的传播速率 12  计  算  机  学  报  2016年  (e)正面情感  Ours v.s. Bernoulli的传播速率            (f)负面情感Ours v.s. Bernoulli的传播速率 图6 传播速率的分析 所示,根据颜色棒可以看出单元格中落入该区域坐标数量的多少.图6a)和(b)表示本文模型和NetRate算法下两种情感极性的热度图.可以看出,在正面情感或负面情感上都有一条深颜色的长网格落在X0.150.4区间上,说明通过NetRate算法学习出很多过拟合的传播速率,这些值通常为零或很小的常数,而通过本文提出的用户分布式表达学习出来的传播速率可以较为明显地将其区分开来.另外,在与X轴平行的深色调单元格中,NetRate算法学习出的高传播速率在本文的模型下也有明显的区分.此外,图6c)和6d)的Jaccard 模型与图6e)和6f)的Bernoulli模型也得出    (a)正面影响力v.s. 正面易感性                          (b)负面影响力  v.s. 负面易感性 (c)正面影响力v.s. 负面影响力                    (d)正面易感性v.s. 负面易感性 图7情感影响力L1范数和情感易感性L1范数分析论文在线出版号  No.165          廖祥文等:基于用户行为的情感影响力和易感性学习  13 相同结论.由此表明,本文模型更加能够区分影响力和易感性使得在评价结果表现的更好. 6.3.3    用户情感影响力和易感性分析 除了评价模型的比较外,本文对用户v在不同情感上的低维参数矩阵vIvS也进行了分析.矩阵vIvS中每一行分别表示用户v在相应的情感极性上的影响力和易感性表达,分别记为“正面影响力”、“负面影响力”、“正面易感性”和“负面易感性”,并通过计算这些行向量的L1范数来衡量用户在不同情感上的影响力和易感性大小.然后使用这些  L1范数的值来表示用户的坐标点,统计落入到每个单元格的数量.图7a)和图7b)分别为在正面情感与负面情感下用户影响力V.S.易感性的三维等高线地图.可以看出,两张地图中都出现两个峰值,其中一个峰值出现在“正面易感性”和“负面易感性”的L1范数为零的坐标轴上,这些用户往往具有较大的影响力而不易受到别人的 感染[11],记为在正面或负面情感上的“原始影响力”(Original Influentials).另外一个峰值出现在等高线地图的右上方,可以看出这些用户自身拥有较高影响力的同时也很活跃地去转发别人的消息,记为在正面或负面情感上的“二次影响力”(Secondary Influentials).换句话说,拥有“二次影响力”的用户可能通过转发有吸引力的消息来提高自身的关注度和影响力.而“原始影响力”的用户更倾向于发表有吸引力的原创帖子.因此,“原始影响力”在社交网络中一般为大V用户,而“二次影响力”一般为让他人获取消息的广告商或倾向转发热门微博的用户.更进一步,我们分析了用户的影响力和易感性在不同情感上的分布情况.图7c)和图7d)以二维视图展示了等高线地图的一个主峰.由图7c)可以获知,在正面情感上拥有高影响力的用户往往在负面情感上拥有较低的影响力,则该类 用户比较倾向于发布正面帖子吸引更多粉丝.反之 亦然.同时可以看出还有一部分比例的用户在两种 (a)转发活跃度与正面易感性                                    (b)转发活跃度与负面易感性    (c)被转发活跃度与正面影响力                           (d)被转发活跃度与负面影响力 图8  用户活跃度与用户潜在属性L1范数关系 14  计  算  机  学  报  2016年 情感极性上的影响力几乎相当.由图7d)在用户易感性上可以得出相同的结论,即一些用户对正面情感更敏感些,而其他用户对负面情感更敏感些.因此,用户在不同的情感极性上可能会表现出一些不同的行为.   6.3.4    用户活跃度与用户分布式表达的关系分析 在线社交网络中用户的活跃度往往也是影响用户间观点传播的一个重要因素.为此,本文将活跃度分为转发用户活跃度与被转发用户活跃度并对其进行分析.一般而言,转发用户活跃度表示用户转发他人消息的活跃程度,与用户的易感性相关.而被转发用户活跃度表示影响他人的活跃程度,与用户的影响力相关.因此,本文采用L1范数衡量用户在不同情感上的影响力和易感性大小,分析与用户活跃度之间的关系.结果如图8所示的误差图,图中的曲线表示相同用户活跃度下用户分布表达L1范数的平均值,误差线为偏离平均值的程度,即标准偏差.在图8a)和8b)中,转发用户的易感性分别在正负情感上随着用户活跃度增大总体呈现上升趋势,尤其在正面情感上更为显著.同理,图8c)和8d)展示了被转发用户活跃度与正负情感之间的关系,可以看出,两者之间也呈现出正相关的趋势.由此表明影响力大的用户被他人转发的可能性越大,易感性大的用户转发他人的可能性越大. 7    结束语 本文提出了一种融合情感因素的用户分布式表达模型学习用户间的影响力.首先,定义两个低维参数矩阵分别表示在不同情感极性上观点传播者的影响力和观点接受者的易感性,该方法不仅降低了模型参数的复杂度,而且缓解了参数学习过拟合的问题.其次,设计了一种负采样算法对引入生存分析模型的级联最大化似然进行求解,该算法有效地克服了模型中正负例严重不平衡的现象,并且使模型适用于更大规模的级联数据集.最后,与基准方法对比,本文模型在“级联的动态”,“谁将会被转发”,“级联大小预测”等任务上表现出较好的性能. 此外,本文对用户情感影响力和易感性进行分析,挖掘出“原始影响力”和“二次影响力”两类重要用户.前者通过发布高质量的原创消息影响他人,后者通过转发热门或有趣的消息引起他人转发.同时,发现用户在不同的情感消息上可能表现出不同行为.通过分析用户活跃度与用户分布式表达之间的关系,我们也发现活跃度高的转发用户可能有高易感性,活跃度高的被转发用户可能有高影响力.在接下来的工作中,我们将继续对用户的影响力和易感性的潜在信息进行挖掘并应用于用户间的影响力分析. 参 考 文 献 [1]  Barabási  A  L,  Albert  R.  Emergence  of scaling  in  random  networks. 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LIU  Sheng-Hua,  born  in  1982,  Ph.D.  , associate    professor.  His  research  interests  include data mining, social network, and sentiment analysis.  SHEN  Hua-Wei,  born  in  1982,  Ph.D.  , associate    professor.  His  main  research  interests include  social  network  analysis,  network information dissemination, data mining and machine learning. CHEN  Xue-Qi,  born  in  1971,  Ph.D.  ,   professor. His  research  interests  include  big  data analysis and mining. CHEN  Guo-Long,  born  in  1965,  Ph.D.  , professor,  His  research  interest  is  intelligent information processing.    16  计  算  机  学  报  2016年  Background Online  social  network  provides  possibilities  for information  sharing  and  propagation  from  peer  to  peer, resulting  in  temporal  sequences  of  happening  times  when users  disseminate  messages.  And  the  temporal  sequences forms  cascades  through  the  diffusion  network,  reflecting interpersonal influences. In turn, interpersonal influences can be  modeled  and  analyzed  from  the  observed  temporal sequences of cascades in history. Personal influence analysis as  user  profiling  is  fundamental  to  influence  maximization, social  recommendation  and  viral  marketing.  Moreoversentiment  propagation  is  an  important  part  of  information diffusion on social network. Users can not only express their sentiments by  publishing  posts,  but  also  communicate  with each  other  in  the  community.  Thus,  sentiment  is  also  an important factor to depict user influence. Interpersonal  influence  is  usually  defined  as propagation probability  between  users.  Most  existing  works  intuitively model the interpersonal influence in a pair-wise manner with n2 independent  variables to  learn,  assuming  that  propagation probability between different pairs of users is independent of  each  other,  even  if  there  exists  one  common  user  among different  pairs.  However,  these  methods  require  too many parameters  and  may  suffer  from  overfitting  problem. Moreover,  there  are  seldom  methods  for  estimating sentimental influence between pairs of users. Thus this paper proposes  to  model  the  interpersonal  influence  with  two low-dimensional  user-specific  matrices,  capturing  their influence and susceptibility on different sentimental polarities respectively. This work is supported by National Key Technology R&D Program  (2013CB329606,  2013CB329602),  the  National Natural  Science  Foundation  of  China  (No.61300105, No.61572467),  Key  Laboratory  of  Network  Data  Science  & Technology,  Chinese Science  and  Technology  Foundation (CASNDST20140X). 

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