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在線社交媒體極大地促進了信息的產生和傳遞，加速了海量信息之間的傳播與交互，使預測信息級聯的重要性逐漸突顯。近年來，深度學習已經被廣泛用于信息級聯預測（ Information Cascade Prediction領堿。文中主要對基于深度學習的信息級聯預測方法的研究現狀與經典算法進行分類、梳理與總結。根據信息級聯特征刻畫的側重點不冋，將基于深度學習的信息級聯預測方法分為時序信息級聯預測方法與拓撲信息級聯預測方法，并進一步將時序信息級聯預測方法分為基于隨機游走（ Random walk的方法與基于擴散路徑的方法，將拓撲信息級聯預測方法分為基于全局拓撲結構的方法與基于鄰域聚合的方法;并對每類方法進行詳細的原理闡述與優缺點介紹，介紹了信息級聯預測領堿常用的數據集與評價指標，在宏觀與微觀兩種信息級聯預測場景下對基于深度學習的信息級聯預測算法進行實驗對比，并討論了一些信息級聯預測算法中常用的算法實現細節。最后，總結了該領堿未來可能的研究方向與發展趨勢。
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