《表1 模拟数据集实验结果》

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《面向社交媒体的直接因果网络发现算法》

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模拟数据集采用文献[30]所述的方法，时序数据的产生可视为事件随机到达的过程，由于过去事件会影响后续事件的到达情况，所以使用自激活过程来模拟社交媒体活动的产生过程[31]。数据格式为一系列的二元组（time，mark），其中mark是网络中节点的标记，time是行为发生的时刻。将数据处理成二值序列，在每一个时间单位中，若有行为发生，值为1，无行为发生为0。评价方法采用准确率（precise）、召回率（recall）和F1值（F1score）。在本文的方法（DCN）中，max lag的值设为50。实验结果如表1所示。