双向图卷积网络在社交媒体谣言检测中的应用
131 浏览量
更新于2024-08-03
收藏 1.74MB PDF 举报
在第34届AAAI人工智能会议上(AAAI-20),研究人员提出了"社交媒体上的谣言检测:双向图卷积网络"(Rumor Detection on Social Media with Bi-Directional Graph Convolutional Networks)这篇论文。随着社交媒体的快速发展,其传播新信息的本质导致谣言的快速扩散,这使得从海量信息中有效识别谣言成为一个艰巨的挑战。传统的深度学习方法,如递归神经网络(RvNN),主要关注谣言传播的路径模式,但忽视了谣言广泛扩散的结构特性。
论文指出,谣言的传播既涉及深度(propagation,即信息在社交网络中的逐层传递)又涉及广度(dispersion,即信息的多渠道扩散)。为了更全面地捕捉这些关键特征,研究者们提出了一种新颖的双向图模型。这种模型利用图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCN)技术,不仅考虑节点间的前向传播关系,还引入了反向传播的视角,以更深入地理解谣言在网络中的交互与演变过程。
在双向图模型中,节点不仅代表用户,而且边反映了用户之间的关系,可能是基于共同兴趣、互动历史或地理位置等。通过这种方式,模型能够同时捕捉到谣言传播链中的序列依赖性和社交网络中的社区结构。作者 Tian Bian, Xi Xiao, Tingyang Xu, Peilin Zhao, Wenbing Huang, Yu Rong 和 Junzhou Huang 来自清华大学和腾讯AI实验室,他们通过实验展示了该方法在谣言检测任务上的优越性能,包括更高的准确率和更好的鲁棒性。
总结来说,这篇论文的核心贡献在于开发了一种结合深度和广度分析的新型算法,旨在提高社交媒体上谣言检测的效率和准确性。这种方法有望为社交媒体平台提供更有效的工具,帮助他们监控和管理在线信息,防止不实信息的扩散。
2023-10-28 上传
2018-07-03 上传
2021-02-12 上传
2024-01-11 上传
2019-09-21 上传
2022-07-13 上传
2021-07-10 上传
2022-05-23 上传
2021-02-07 上传
你好像有大饼
- 粉丝: 46
- 资源: 3
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手