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信息传播预测，即为基于一条信息当前的传播路径，预测信息未来的传播范围。早期的信息传播预测主要有两类方式。一类是基于特征的方法：这类方法靠使用者手工提取特征，如信息的内容特征，当前传播的时序特征，结构特征，传播路径上的用户特征等。基于这些特征，使用回归算法来预测信息转发次数。这一类方法的效果非常依赖于特征的提取，对于不同的问题，需要使用者根据自己经验来提取合适的特征。第二类是生成式算法，这类算法设计模型来模拟信息传播机制，力图将信息传播的主要特点保留在模型中，然后运用该模型来计算每一条信息在未来的传播范围。这类算法的主要问题在于预测能力有限，因为其使用的模型一般来自于一些泛用数学模型，如强化泊松过程，而不能准确模拟信息传播。 该论文集共收录43篇论文，引用最多的论文为Convolutional Networks on Graphs for Learning Molecular Fingerprints，引用数是1495。

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