《表1 文中符号概述：基于LDA-DeepHawkes模型的信息级联预测》

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《基于LDA-DeepHawkes模型的信息级联预测》

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设在线社交平台有M条消息M={mi}（1≤i≤M），mi的扩散过程用级联Ci={（uji，vji，tji）}表示，其中元组（uji，vji，tji）对应于消息mi的第j次转发，表示用户vji转发来自uji的消息mi，tji是原始帖子和第j次转发之间时间间隔。消息mi的流行度Rti定义为时间t之前消息的转发数量，即|{（uji，vji，tji）|tji≤t}|。流行度的预测问题定义为：基于消息mi的文本内容和时间窗口[0，T)中观察到的级联，预测级联Ci观察到的流行度Rti与最终流行度R∞i之间的增量ΔRti。文中符号概述如表1所示。