Transfer Hawkes Processes with Content Information
Transfer Hawkes Processes with Content Information
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使用内容信息传输 Hawkes 进程
DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Yiping Ke
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Tianbo Li;Pengfei Wei;Yiping Ke
Hawkes过程被广泛用于模拟事件级联。然而，内容和跨领域的信息，这也是在建模工具通常被忽视。在本文中，我们提出了一种新的模型称为传输混合最小二乘霍克斯（trHLSH），结合霍克斯过程的内容和跨域信息。我们还提出了有效的学习算法的模型。在合成数据集和真实数据集上的测试结果表明，该模型能够从时间、内容和跨域信息中联合学习知识，在网络恢复和预测方面具有更好的性能。
Hawkes processes are widely used for modeling event cascades. However, content and cross-domain information which is also instrumental in modeling is usually neglected. In this paper, we propose a novel model called transfer Hybrid Least Square for Hawkes (trHLSH) that incorporates Hawkes processes with content and cross-domain information. We also present the effective learning algorithm for the model. Evaluation on both synthetic and real-world datasets demonstrates that the proposed model can jointly learn knowledge from temporal, content and cross-domain information, and has better performance in terms of network recovery and prediction.
DOI：
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发表时间：
2017-01
期刊：
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影响因子：
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作者：
Hongteng Xu;H. Zha
通讯作者：
Hongteng Xu;H. Zha