WSDMDec, 2022

大规模在线社交网络中挖掘用户感知的多关系进行虚假新闻检测

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TL;DR本文介绍了一种基于双层图模型的假新闻检测模型 Us-DeFake，通过提取社交网络中新闻和用户之间的多重关系以及学习用户可信度信息以提高模型性能，实验结果表明该模型优于所有基准模型。
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发现论文，激发创造
  • 无处可藏：双重深度交互通道网络基于数据增强用于假新闻检测

    本篇论文提出了一种基于语义、情感和数据增强的小样本下假新闻检测方法，并引入情感演进模式和双深度交互通道网络，同时设计数据增强模块提高模型性能。实验证明该方法优于现有方法。

    Mar, 2023

  • 用户个人资料在假新闻检测中的作用

    本文研究了解和利用社交媒体上的用户资料以便于发现假新闻。我们分析了用户在社交媒体上的分享行为以及其与真假新闻的关系，研究了隐式和显式资料特征，探讨了利用这些特征进行假新闻分类任务的可行性和有效性。

    Apr, 2019

  • 利用几何深度学习技术识别社交媒体上的虚假新闻

    本文利用几何深度学习模型对推特上的新闻内容、用户画像、行为，社交网络结构与传播进行深度融合，基于传播模式的方法可以高效地提取特征，提高了对于虚假新闻的识别率，在短时间内便可可靠地便可侦测出，同时与现存的基于内容分析的方法有互补性和多个优势。

    Feb, 2019

  • 一种新颖的图神经网络方法用于谣言检测

    在社交媒体上，广泛传播的谣言对人们的日常生活产生了负面影响，导致公众潜在的恐慌、恐惧和心理健康问题。本文提出了一种新的检测模型，通过联合学习用户相关性和信息传播的表示来检测社交媒体上的谣言。评估结果表明，该模型在已有的谣言检测模型方面表现优秀，并且对抗性攻击更具鲁棒性。

    Mar, 2024

  • 基于弱监督学习利用新闻、发布者和用户的可信度进行假新闻的早期检测

    本文提出了一种新的结构感知多头注意力网络（SMAN），该网络通过联合优化假新闻检测和可信度预测任务，明确地利用出版商和用户的可信度进行早期假新闻检测，实验结果表明 SMAN 可以在 4 小时内以超过 91% 的准确率检测出假新闻，比现有模型快得多。

    Dec, 2020

  • 基于图神经网络的社交背景建模用于假新闻检测

    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。

    Jul, 2022

  • 超越新闻内容：社会背景在假新闻检测中的作用

    研究使用 TriFN 实现社交媒体中的假新闻监测，并利用发布者、新闻片段和用户之间的三方关系来提高准确性。实验证明 TriFN 模型可以显著提高假新闻检测的性能。

    Dec, 2017

  • 利用多源弱社交监督进行假新闻的早期检测

    本研究提出了一种利用社交媒体上的弱标注信号并采用深度神经网络在元学习框架下结合少量干净数据进行训练，以提高虚假新闻的早期检测的方法，实验结果显示该方法可以有效地超越目前的最先进的基准线模型。

    Apr, 2020

  • 用户偏好感知的假新闻检测

    本论文探讨了利用用户偏好来检测假新闻的问题，提出了一种同时捕获用户喜好信号的新框架 UPFD，应用图建模来检测假新闻并在真实数据集上取得了实验效果。

    Apr, 2021

  • 基于图神经网络的假新闻检测：一项调查

    通过图论和深度学习的方法对基于图的假新闻检测进行系统的综述，将现有方法分类为知识驱动、传播驱动和异构社交环境驱动的方法，并讨论了图论假新闻检测中的挑战和未来研究方向。

    Jul, 2023