【摘 要】
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随着社交网络的快速发展,越来越多的人喜欢在社交媒体上分享自己的生活,但同时也产生了许多谣言,使得谣言检测变得极为必要。目前最有效的方法是采用图卷积网络来自动检测谣言,但存在两个关键缺陷:1)忽略了谣言节点在图中的位置贡献;2)在处理不平衡数据方面存在不足,模型的灵活性和泛化能力较差。为了解决这些问题,首先设计了一种知识增强的的文本特征提取方法。用onehot编码将谣言网络中的所有信息嵌入成稀疏高维
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随着社交网络的快速发展,越来越多的人喜欢在社交媒体上分享自己的生活,但同时也产生了许多谣言,使得谣言检测变得极为必要。目前最有效的方法是采用图卷积网络来自动检测谣言,但存在两个关键缺陷:1)忽略了谣言节点在图中的位置贡献;2)在处理不平衡数据方面存在不足,模型的灵活性和泛化能力较差。为了解决这些问题,首先设计了一种知识增强的的文本特征提取方法。用onehot编码将谣言网络中的所有信息嵌入成稀疏高维向量,然后把这些向量放入SkipGram模型中训练成低维稠密向量,经过基本的词向量嵌入后,将谣言网络中的所有信息以及关系表示成三元组并嵌入到知识图谱上,实现知识增强的谣言文本表示。然后为了使谱域图卷积网络能有直接用于有向图,提出了用有向图转换为出度图和入度图的方法,分别构建了它们的邻接矩阵,称为出入度邻接矩阵。最后设计了一种新的基于图谱域卷积的网络虚假信息检测模型（Out-In Degree Convolutional Network,OID-GCN）,通过对谣言传播网络中节点的行为特征进行分析,基于Katz中心性度量方法,构建了加权节点特征矩阵;分析了谣言传播网络的拓扑结构,基于出入度邻接矩阵分别设计谱域图卷积层,构建了端到端的谣言检测网络模型。基于三个公开数据集Weibo、Twitter-15和Twitter-16上的实验结果表明,提出的谣言检测模型的准确度优于现有其他设计方案。除了提高精度外,Katz中心性度量算法可以有效地捕获节点的位置信息,而OID-GCN的结构在处理不平衡数据方面表现出了卓越的能力。
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