如题所述
社交网络上的意识形态分类任务在实际应用中具有广泛前景，本研究选取Twitter数据集，旨在探索适合此类复杂场景的嵌入模型。当前主流的图嵌入模型虽针对标签丰富的数据集进行优化，但在规模大、连接稠密而标签稀疏的社交网络数据处理方面效率低下，且容易产生过拟合现象。为解决这一问题，本文提出了一种面向多任务多关系的嵌入模型TIMME。该模型利用多种关系类型作为补充，处理规模庞大而标签稀疏的图数据，并引入了在特征缺失情况下的学习方法，旨在提升模型在真实场景下的表现。
针对意识形态分类，我们简化模型假设，认为个体具有单一的意识倾向性，通过Twitter数据进行分析。选择Twitter作为研究起点，主要基于其提供合法高效的数据访问接口，且政治家作为活跃用户，能够提供高质量的带标签数据。Twitter的图结构数据呈现出规模庞大、异构性、不完整特征和标签稀缺的特点，构成挑战。为了克服这些挑战，TIMME模型应运而生。
在方法论部分，我们介绍了图神经网络（Graph Neural Network）和多任务学习（Multi-Task Learning）的基础概念，为TIMME模型的构建提供了理论支撑。TIMME模型设计为能够处理稀疏标签、多种关系类型以及缺失特征的综合能力，通过多任务学习机制，该模型不仅能够补足节点标签不足的问题，还能够发现不同关系之间的潜在联系。模型通过结合Twitter数据集的获取方法和TIMME模型的详细结构介绍，展示了如何构建具有高适应性和泛化能力的嵌入模型。
在实验部分，我们设计了一系列实验来评估TIMME模型的性能，包括各任务性能分析、美国各州和郡县级别的意识形态分类结果、特定账号级的意识形态分类以及对比实验。通过这些实验，我们发现TIMME模型在链路预测和实体分类任务上表现出色，多任务学习的性能优于单任务学习，且模型在不需要精确调参的情况下也能取得优于baseline模型的结果。同时，我们讨论了模型应用的局限性，如Twitter数据的局限性对意识形态分类预测的影响。
最后，我们提供了TIMME模型的代码和数据资源，方便其他研究者进行验证和拓展。整个研究工作由刘美珍整理，肖之屏审稿，田雨晴进行排版。
针对意识形态分类，我们简化模型假设，认为个体具有单一的意识倾向性，通过Twitter数据进行分析。选择Twitter作为研究起点，主要基于其提供合法高效的数据访问接口，且政治家作为活跃用户，能够提供高质量的带标签数据。Twitter的图结构数据呈现出规模庞大、异构性、不完整特征和标签稀缺的特点，构成挑战。为了克服这些挑战，TIMME模型应运而生。
在方法论部分，我们介绍了图神经网络（Graph Neural Network）和多任务学习（Multi-Task Learning）的基础概念，为TIMME模型的构建提供了理论支撑。TIMME模型设计为能够处理稀疏标签、多种关系类型以及缺失特征的综合能力，通过多任务学习机制，该模型不仅能够补足节点标签不足的问题，还能够发现不同关系之间的潜在联系。模型通过结合Twitter数据集的获取方法和TIMME模型的详细结构介绍，展示了如何构建具有高适应性和泛化能力的嵌入模型。
在实验部分，我们设计了一系列实验来评估TIMME模型的性能，包括各任务性能分析、美国各州和郡县级别的意识形态分类结果、特定账号级的意识形态分类以及对比实验。通过这些实验，我们发现TIMME模型在链路预测和实体分类任务上表现出色，多任务学习的性能优于单任务学习，且模型在不需要精确调参的情况下也能取得优于baseline模型的结果。同时，我们讨论了模型应用的局限性，如Twitter数据的局限性对意识形态分类预测的影响。
最后，我们提供了TIMME模型的代码和数据资源，方便其他研究者进行验证和拓展。整个研究工作由刘美珍整理，肖之屏审稿，田雨晴进行排版。
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