用于事件传播预测的弱社交网络上的对比学习方法

本发明公开了一种用于事件传播预测的弱社交网络上的多层次对比学习方法，所述方法包括：面向不完整结构的自适应增强方法；针对标签稀疏和特征缺失的对比学习方法；设计归纳式图学习模块并通过多任务联合训练，能够获得针对弱社交网络的增强用户表示；在用户嵌入表示的基础上，利用多头自注意力机制学习事件传播参与者的交互，以实现事件传播的预测与分析。本发明可以有效应对社交网络的弱信息问题，学习高质量的用户嵌入表示，为后续的事件传播预测和分析提供基础。