Oct, 2023
主张感知图神经网络预测谣言传播
Stand for Something or Fall for Everything: Predict Misinformation Spread with Stance-Aware Graph Neural Networks
Zihan Chen, Jingyi Sun, Rong Liu, Feng Mai
TL;DR在本研究中，我们提出了一种立场感知的图神经网络（stance-aware GNN），利用用户立场主动预测信息传播，通过定制四条信息传递路径以及可训练的注意力权重来提供解释性。通过在真实数据集上评估，立场感知的 GNN 在击败基准测试 32.65％之外，并且在没有用户立场的先进 GNN 上超过 4.69％。此外，注意力权重表明相比支持立场，用户的反对立场对其邻居的行为有更大的影响，起到了社交纠正的作用来阻止信息传播。总的来说，我们的研究为平台提供了一种有效的预测模型来对抗错误信息，并强调用户立场在错误信息传播中的影响。