基于传播树映射与兴趣降噪的微博转发预测模型

本发明涉及一种基于传播树映射与兴趣降噪的微博转发预测模型，包括依次连接的传播树学习层、兴趣降噪学习层以及预测与训练层。传播树学习层根据用户历史转发的微博确定源微博；根据源微博衍生出的传播内容和传播关系映射成传播树并初始化，之后进行双重图池化，生成传播树表示；兴趣降噪层根据传播树表示和用户历史转发的微博，生成历史转发微博集表示；对历史转发微博进行兴趣降噪学习；预测与训练层生成转发预测结果。本发明根据双重图池化机制进行传播树学习，增强微博表示的充分性和准确性，根据兴趣降噪增强用户兴趣表示的准确性，提升了微博转发预测的准确性。