提示词描述
该过程分为五个核心阶段：数据输入、图构建、特征处理、核心计算和输出预测，重点强调异构图特征、元路径索引构建和节点级注意力机制的关键作用。以下是详细的过程描述： 模型整体流程概述 THAN模型基于异构图（包含用户、级联节点和各种关系），通过元路径索引捕获节点之间的语义关联，结合时间衰减机制和多头注意力来计算节点嵌入，最终用于级联传播的单步预测。该过程可分为以下5个核心阶段： 1. 数据输入和初始化 输入数据： 异构图数据（graph）：包括节点（用户、级联）、边（社交、互动、扩散）和边属性（例如时间戳）。 初始特征：用户特征（user_initial_features）和级联特征（cascade_initial_features），以字典形式存储（id_to_idx将节点ID映射到特征索引）。 配置参数：元路径类型（例如，U-U-social、U-U-interact、C-U-C）、注意力头数、时间衰减系数lambda_time等。 初始化操作： 设备配置（CPU/GPU）和内存优化（缓存清理、异步数据传输）。 模型组件初始化：特征投影层（type_transform）、多头注意力参数（att_params）等。 2. 异构图元路径索引构建 使用build_metapath_index方法预先计算元路径索引，捕获不同类型节点之间的关联和时间衰减特征，以加速后续的注意力计算： 元路径定义： U-U-social：用户 - 社交 - 用户（无时间戳，仅存储邻居关系）。 U-U-interact：用户 - 互动 - 用户（存储互动时间戳、时间衰减值和前缀和）。 C-U-C：级联 - 用户 - 级联（通过中间用户连接的级联关系，存储扩散时间戳、时间衰减值和前缀和）。 索引内容： 对于包含时间信息的元路径（U-U-interact、C-U-C），按节点对存储： 排序后的时间戳列表（ts）。 时间衰减值（decay，基于1 - exp(-lambda*(t-T_earliest))计算）。 衰减值的前缀和（prefix，加速累积权重计算）。 索引缓存：计算结果本地保存（save_metapath_full_cache），避免重复计算。 3. 特征投影和节点嵌入初始化 特征投影： 通过type_tr
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布局和流程：采用从左到右的线性水平布局，包含五个关键阶段，并用箭头连接。
1. 阶段 1：原始数据获取
图标：一个终端窗口或日志文件的图标，带有代码或文本行。
标签：Habitat-Lab 原始日志。
描述：表示从模拟器输出的原始交互数据。
2. 阶段 2：数据清洗
图标：一个漏斗或齿轮图标。
标签：数据清洗与解析。
细节：表示移除无效数据和格式化。
3. 阶段 3：结构化封装
图标：一张整洁的文档纸，上面隐约可见“(Obs, Action, Outcome)”字样。
标签：提示结构化。
细节：表示将清洗后的数据封装成经验三元组。
4. 阶段 4：向量编码
图标：一个文本被转换成数值矩阵的示意图（例如，一份文档通过一个神经网络节点，变成一个数字网格[0.1, 0.8...]）。
标签：嵌入编码。
细节：表示将自然语言转换成高维向量。
5. 阶段 5：数据库存储
图标：一个带有向量网格图案的圆柱形数据库图标。
标签：ChromaDB 向量存储。
细节：流程的终点。
视觉风格：
风格：现代学术扁平 2D 矢量艺术风格。
配色方案：保持一致性，使用“学术蓝”作为主色，使用“科技灰”作为辅助色。箭头颜色应深且清晰。
字体：使用清晰的无衬线字体（Arial/Helvetica 风格），黑色或深灰色。
背景：纯白色背景。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FUfvBGKD0YGX5OcBXzY3IQSo5YA3phloh%2Fdd103003-88b7-4b05-ba5c-3de35b8b102d%2F236b67f0-c53d-417c-af61-1da5617bb090.png&w=3840&q=75)
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布局和流程：采用从左到右的线性水平布局，包括五个关键阶段，并用箭头连接。
1. 第一阶段：原始数据获取
图标：一个终端窗口或日志文件的图标，带有代码或文本行。
标签：Habitat-Lab 原始日志。
描述：表示从模拟器输出的原始交互数据。
2. 第二阶段：数据清洗
图标：一个漏斗或齿轮图标。
标签：数据清洗与解析。
细节：表示移除无效数据和格式化。
3. 第三阶段：结构化封装
图标：一份整洁的文档，上面隐约可见“(Obs, Action, Outcome)”字样。
标签：提示结构化。
细节：表示将清洗后的数据封装成经验三元组。
4. 第四阶段：向量编码
图标：一个图表，说明将文本转换为数值矩阵的过程（例如，一份文档通过一个神经网络节点，变成一个数字网格[0.1, 0.8...]）。
标签：嵌入编码。
细节：表示将自然语言转换为高维向量。
5. 第五阶段：存储
图标：一个带有向量网格图案的圆柱形数据库图标。
标签：ChromaDB 向量存储。
细节：流程的终点。
视觉风格：
风格：现代学术扁平2D矢量风格（扁平矢量艺术）。
配色方案：保持一致性，使用“学术蓝”作为主色，使用“科技灰”作为辅色。箭头颜色应深且清晰。
字体：使用清晰的无衬线字体（Arial/Helvetica 风格），黑色或深灰色。
背景：纯白色背景。](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FUfvBGKD0YGX5OcBXzY3IQSo5YA3phloh%2Fe459777b-47d2-496c-bed1-8bc917030392%2Fe3e97e66-ed0d-41cd-9ce2-25a3615dcd86.png&w=3840&q=75)