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Leskovec。可以预测级联吗?,in:万维网上国际会议,第925\u2013936页。ACM,2014.“,”DOI“:”10.1145\/2566486.2567997“},{“key”:“10.1016\/j.ins.2020.074_b0055”,“series-title”:“万维网国际会议”,“首页”:“577”,“文章-标题”:“Deepcas:信息级联的端到端预测器”,“author”:“Cheng”,“year”:“2017”},“key“:”1016\/j.ins.200.12.074_b0060“,”“DOI-asserted-by”:“交叉引用”,“非结构化”:“颜文冲、丁云、青岩、潘绍明。基于图形的半监督学习:综述。神经计算,第216页\u20132302020.”,“DOI”:“10.1016\/j.neucom.209.12.130”},{“issue”:“41”,“key”:“10.1016\/j.in.2020.12.074_b0065”,“DOI断言”:“crossref”,“first page”:“15649”,“DOI”:“10.1073\/pnas0803685105”,“文章标题”:“通过测量社会系统的响应函数揭示的稳健动态类”,“volume”:“105”,“author”:“Crane,“年份”:“2008年”,“新闻标题”:“Proc。美国国家科学院。科学。美国“},{“key”:“10.1016\/j.ins.2020.074_b0070”,“series-title”:“人工智能国际联合会议,IJCAI”,“首页”:“3364”,“文章-标题”:“深度属性网络嵌入”,“作者”:“高”,“年份”:“2018”},}“密钥”:“101016\/j.ins.2020.12.074_b0075”,“系列-标题”:“万维网国际会议”,“第一页”:269“,”article-title“:”微博网络人气预测的有效且轻松的功能“,”author“:”Gao“,”year“:”2014“},{”key“:”10.1016\/j.ins.2020.074_b0080“,”series-title“:“ACM 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Available页,2019年。“,”DOI“:”10.1016\/j.ins.2019.04.028“},{“key”:“10.1016\/j.ins.2020.012.074_b0115”,“series-title”:“学习表征国际会议”,“首页”:“1024”,“article-title”:”半监督分类与图卷积网络“,”author“:”Kipf“,”year“:”2017“}”,{”key“:”10.1016\/j.ins.2020.012.074_b0120“,“series-title”:“高级应用数据库系统国际会议”,“首页”:“131”,“article-title”:“半监督网络嵌入”,“作者”:“李”,“年份”:“2017”},{“密钥”:“10.1016\\j.ins.2020.12.074_bo125”,“series-title“:”网络和社交媒体上的国际AAAI会议“,”首页“:”640“,“article-title”:“用于级联预测的文本和网络联合建模”,“author”:“Li”,“year”:“2018”},{“key”:“10.1016\/j.ins.2020.074_b0130”,“doi-asserted-by”:“crossref”,”first page“:”432“,”doi“:”10.1016\/j.ins.2017.09.034“,”article-title“预测社交网络信息扩散的参与者及其应用”,“卷”:“422”,“作者”:“李”,“年份”:“2018”,“期刊标题”:“信息科学。“},{”key“:”10.1016\/j.ins.2020.012.074_b0135“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“310”,“doi”:“10.1016\/j.ins.2016.01.009”,“article-title”:“利用概念漂移预测微博中社交多媒体的流行”,“volume”:“339”,”author“:”Li“,“year”:“2016”,“journal-title“:”Inf.Sci.“}s.2020.12.074_b0140“,”series-title“:”ACM SIGKDD国际知识发现和数据挖掘会议“,”first 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