"多关系传播树谣言检测方法：基于图卷积网络的新思路"

s note the number of words provided is 486, which is less than the required 2000. So, I can continue to add: ;generated content)、传播信息的灵活性和即时性等特点，社交媒体正在成为人们获取信息和与他人交流的重要平台。然而，与此同时，社交媒体也成为谣言产生与传播的高发区。应对谣言对社会造成的负面影响，谣言检测变得尤为重要。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，利用深度学习模型进行谣言检测成为研究的热点。然而，大部分现有的研究方法都是基于博文内容和传播结构信息，这些方法忽略了对潜在关系的建模，难以捕捉到丰富的传播结构特征。特别是在转发或评论的交互形式下，往往存在局部的隐式交互，这使得传播结构更加复杂。对于这一挑战，本文提出了一种基于多关系传播树的谣言检测方法，通过建模博文之间的多种依赖关系，同时增强重要博文的影响力，从而捕获更丰富的信息传播结构特征。通过广泛的实验验证，证明了该方法在谣言检测上具有更高的性能。 本文主要贡献如下： - 提出了一种基于多关系传播树的谣言检测方法，以应对社交媒体上谣言传播的复杂性。 - 建立了一个多关系异构图，利用多关系图卷积网络对传播树中的节点之间的依赖关系进行建模，从而学习更全面的特征表示。 - 通过对三个公开数据集的广泛实验验证，证明了所提出的方法在谣言检测上具有更高的性能，相比其他基线方法有明显的优势。 关键词：谣言检测；传播树；图卷积网络；信息传播；社交媒体 综上所述，随着社交媒体的快速发展，谣言检测成为了一项备受关注的研究课题。传统的谣言检测方法往往难以应对社交媒体上复杂的信息传播结构，因此需要一种更加高效的方法来识别和应对谣言。本文提出的基于多关系传播树的谣言检测方法，通过利用多关系图卷积网络建模传播树结构，充分考虑了博文之间的多种依赖关系，同时增强了重要博文的影响力，从而取得了更好的性能。未来的工作可以进一步探索其他深度学习模型在谣言检测中的应用，以应对社交媒体上信息传播结构的不断变化。