Jul, 2022

基于图神经网络的社交背景建模用于假新闻检测

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TL;DR研究分析了基于混合图神经网络和 transformer 模型的社交语境对于发现假新闻的作用，并且在 PolitiFact 和 Gossipcop 数据集上获得了 0.91 和 0.93 的 f1 得分，表现优于基线模型。
fake newssocial contextgraph neural networktransformers modelf1 score
发现论文，激发创造
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    Jul, 2023

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    Dec, 2022

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    Feb, 2019

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    Dec, 2017

  • 基于图神经网络和常用机器学习算法的假新闻检测比较分析

    本文研究了利用图神经网络技术和机器学习算法探测社交媒体平台上的虚假新闻传播，发现图神经网络对于虚假新闻的辨别效果最好。

    Mar, 2022

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    本研究提出了一种基于图神经网络的社交情境感知假新闻检测框架，根据内容传播的本质、用户的内容共享行为以及这些用户的社交网络聚合信息，并系统比较了几种 GNN 模型，实现了在假新闻数据集上的最新技术成果。

    Aug, 2020

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    Jul, 2020

  • 基于上下文的假新闻检测中预训练图神经网络的挑战：对当前策略和资源限制的评估

    深度学习在自然语言处理方面的预训练已经彻底改变了领域，同时，对于虚假新闻检测的进展主要是基于上下文的范式驱动的，其中来自社交媒体等不同类型信号形成图状结构，除了新闻文章外还包含上下文信息。我们提议将这两个发展合并起来，将图神经网络的预训练应用到基于上下文的虚假新闻检测领域。我们的实验评估了不同的图状误信息检测预训练策略，结果表明，在该领域中，迁移学习目前并没有显著改进，相比从头开始训练模型。我们认为目前的一个主要问题是缺乏适合的大规模资源供预训练使用。

    Feb, 2024

  • FakeNewsNet: 一个数据仓库，提供新闻内容、社交背景和时空信息，用于研究社交媒体上的虚假新闻

    通过提供包含新闻内容、社会背景和动态信息的数据集，本文旨在促进对社交媒体上假新闻的传播、检测和干预的研究，强调了假新闻检测的复杂性，并结合多源信息提出了可能的解决方案。

    Sep, 2018

  • 基于网络的假新闻检测：一种基于模式的方法

    提出一种基于网络关系和社会心理理论的虚假新闻检测方法，通过分析社交网络上的新闻传播模式以及传播者之间的关系，发现并挖掘了虚假新闻传播中的规律和模式，该方法在真实数据集上的实验结果优于目前业界的其他技术。

    Jun, 2019