social_network_diffusion_embeddings:学习社交网络嵌入以预测信息扩散-WSDM 2014

该代码实现了在WSDM 2014上发布的“学习用于预测信息扩散的社交网络嵌入-Simon Bourigault，Cedric Lagnier，Sylvain Lamprier，Ludovic Denoyer，Patrick Gallinari，UniversitéPierre et Marie Curie”中提出的模型（无内容）。而不是本文实验中使用过的，并且提供的方式好像是这样。 尚未在大型数据集上进行过测试。 这是该模型的Torch 7实现。 该模型旨在预测扩散级联（通常在社交网络中） #Dependencies 火炬7：模块nn，nngraph和logroll 资料格式 该软件需要两个输入文件：级联训练集和测试集。 每个文件的格式如下： 每个级联一行 每列是[用户名]，[污染时间戳记] 通常，forst列的时间戳为一，因为它对应于级联的来源 例如，如果约翰发布了一条推文消息