本发明公开了一种基于主题感知注意力网络的信息传播预测方法，将主题上下文和传播历史上下文整合到用户表示中进行预测。主题上下文支持针对特定主题的传播模式建模，而传播历史上下文可以进一步分解为用户依赖建模和位置依赖建模。随后，我们可以使用编码得到的用户上下文来构建多主题下的用户表示。然后，我们通过一个时间衰减聚合模块进一步集成用户表示，从而获取级联表示。其中，所有这些模块都是由信息传播的特征驱动的。因此，我们提出的基于主题感知注意力网络的信息传播预测方法可以更好地拟合真实世界的扩散数据，并更准确地预测。此外，在传统的主题感知模型中需要使用预定义好的主题分布，而采用本发明方法主题可以自动学习。