基于图的在线社区假新闻检测建模

最新推荐文章于 2025-08-29 12:07:07 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-29 12:07:07 发布 · 1.3k 阅读 · 14 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #自然语言处理 #神经网络

本文介绍了一种新的假新闻检测方法，作者构建了异构社区图，通过图神经网络和文本编码器结合，仅使用用户网络信息而非个人资料，来分析社区范围的社交上下文特征。SAFER框架在健康故事和GossipCop数据集上展示了有效性。

论文原文：Graph-based Modeling of Online Communities for Fake News Detection

论文代码：GitHub - shaanchandra/SAFER: Repository containing the official code for the paper Graph-based Modeling of Online Communities for Fake News Detection.

1. 作者构建了一个由两种节点和边组成的异构图，并在半监督图学习设置中将它们建模在一起。2. 作者没有进行用户分析，而是计算社区范围的社交上下文特征，这在之前没有相关工作调查过在线社区在假新闻检测中的作用。3. 为了获得社区的作用，作者仅使用了有关用户网络的信息，而不使用用户个人资料中的个人信息。4. 由于没有使用用户个人资料信息，如地址，种族，性别。因此它们不会学习将特定人群与特定的在线行为联系起来。

方法：

构建community graph

        对于每一个数据集，都创建了一个异构community graph，其中包括两种节点：用户节点N_u和文章节点N_a。文章节点a \in N_a由二进制词袋（BOW）向量表示即a=[w_1,w_2,...,w_{|v|}]，其中|v|是词汇的数量，

最低0.47元/天 解锁文章
多标签图像分类：标签依赖关系建模的最新论文解读与实战应用
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
08-15 18万+
多标签图像分类：标签依赖关系建模的最新论文解读与实战应用 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文解读了最新相关论文，包括基于图神经网络（GCN）的ML-GCN方法，通过构建标签相关矩阵建模依赖关系；区域潜在语义依赖的RLSD模型，定位关键区域并利用RNN建模语义依赖；以及语义图表示学习的SSGRL框架，结合语义解耦与交互模块。通过实战应用，展示了基于PyTorch的ML-GCN模型实现，包括图像特征提取、标签依赖建模及训练评估流程，为多标签图像分类提供了有效解决方案。
前沿探索：基于强化学习的目标检测与跟踪技术及论文解析
最新发布
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
12-11 10万+
前沿探索：基于强化学习的目标检测与跟踪技术及论文解析 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文聚焦基于强化学习的目标检测与跟踪技术，先介绍相关技术基础，包括目标检测、跟踪及强化学习的算法等。接着阐述强化学习在目标检测与跟踪中的应用思路、框架及典型算法，解析三篇相关论文的背景、方法、实验结果。还探讨了该技术面临的样本效率、奖励函数设计等挑战，以及结合迁移学习等的未来发展方向，为该领域研究提供参考。
Fake news detection: A survey of graph neural network methods
qq_59482564的博客
06-11 1670
各种社交网络的出现产生了大量的数据。捕获、区分和过滤真假新闻的有效方法变得越来越重要，特别是在 COVID-19 大流行爆发之后。本研究对假新闻检测系统的图神经网络 (GNN) 的现状和挑战进行了多方面、系统的回顾，并概述了使用 GNN 实现假新闻检测系统的综合方法。此外，还从多个角度讨论了用于实现实用假新闻检测系统的基于 GNN 的先进技术。首先，我们介绍假新闻、假新闻检测和 GNN 的背景和概述。其次，我们提供了基于 GNN 分类法的假新闻检测分类法，并按类别审查和突出显示模型。
基于神经网络的虚假评论识别系统（Python）
毕业作品网站
11-09 854
虚假评论不仅误导了消费者的购买决策，损害了商家的信誉，还可能导致市场竞争的扭曲和不公平。此外，随着电子商务和社交媒体的快速发展，虚假评论的传播范围和影响力也越来越大。例如，某些网红或明星为了增加自己的粉丝数量和关注度，会雇佣“水军”发布虚假评论来提高自己的口碑；基于上述背景，本论文旨在研究基于数据挖掘的虚假评论识别方法，通过挖掘和分析文本、情感极性等信息，实现对虚假评论的有效识别。数据处理时，应该以utf-8编码，不然读出来的数据较乱，修改数据形式，读取Excel文件，以utf-8编码。
ACL2021 | 知识对比：基于外部知识的图神经虚假新闻检测
zenRRan的博客
09-10 2186
每天给你送来NLP技术干货！论文解读者：北邮 GAMMA Lab 博士生 杨天持题目：知识对比：基于外部知识的图神经虚假新闻检测会议：ACL 2021论文代码：https://git...
STEEL ——首个利用 LLM 检测假新闻的框架算法解析
知来者逆的博客
06-04 2144
STEEL框架在假新闻检测方面取得了积极的进展，并且通过大规模实验显示出其性能优于现有的假新闻检测方法。这是一个重要的成就，因为它表明利用大型语言模型（LLMs）进行自动信息检索和推理是检测假新闻的有效途径。 然而，文章也指出了STEEL框架目前的一些局限性，特别是它目前**仅涉及文本数据**。在假新闻的传播中，文本只是众多媒介之一。
python本科毕业设计基于神经网络的虚假评论识别系统源码，含模型及数据
Python代码大全
01-28 2071
1.train_word2vec生成word2vec词向量模型，train_word2vec中会调用corpusprocess（对中文文本进行预处理和切词操作）3.prepare_data根据w2id，划分训练集x_train, y_trian和验证集 x_val , y_val。2.generate_id2wec会根据此向量模型，生成w2id,和嵌入权重embedding_weights。数据处理时，应该以utf-8编码，不然读出来的数据较乱，修改数据形式，读取Excel文件，以utf-8编码。
精选资源
美国假新闻数据数据集
07-07
10. **未来研究方向**：基于这个数据集，可以进一步探索跨语言假新闻识别、实时假新闻检测、以及社交媒体上的假新闻传播模式等复杂问题。同时，结合其他数据源和元数据，可以提升模型的泛化能力和解释性。
精选资源
基于深度学习的图异常检测技术综述.pdf
08-18
例如，如何设计能够兼顾效率和准确性的检测算法、如何在大规模的图数据上进行有效的异常检测、如何处理动态图中时间信息的建模等。此外，对于深度学习方法，还需解决参数的调优、计算资源的需求、模型的可解释性等...
论文阅读：一种基于异构图嵌入的企业网络威胁检测方法
weixin_45798040的博客
07-03 2124
论文阅读笔记：Log2vec: A Heterogeneous Graph Embedding Based Approach for Detecting Cyber Threats within Enterprise
【学习记录】基于知识图谱的虚假新闻检测
GreenYuYou的博客
04-29 4801
“基于知识图谱的虚假新闻检测”，要解决的关键词大致包含了“知识图谱”、“虚假新闻检测”，以及如何将它们联系起来，并且找到创新点。 一些灵感 图神经网络和知识图谱结合“知识图谱+”系列：知识图谱+图神经网络 - 知乎 实时检测和知识图谱结合 “一对多”transE的变种年末巨制：知识图谱嵌入方法研究总结 - 知乎 小样本知识增强小样本学习综述: 三大数据增强方法 - 知乎 给传播过假新闻的社交媒体用户加入权重概念，即若传播者曾传播过假新闻，则其权重降低或该新闻虚假程度增高。 小事件的假新闻...
一文看懂虚假新闻检测（附数据集 & 论文推荐）
Paper weekly
02-19 2万+
作者丨孙子荀单位丨腾讯科技高级研究员研究方向丨多模态内容质量本人过去几年一直从事内容质量方面的算法工作，近期出于兴趣对假新闻这个问题做了一些调研，简单总结一下提供读者参考...
论文阅读-虚假信息检测综述 - Fake News Detection on Social Media: A Data Mining Perspective
qq_40671063的博客
01-03 1万+
论文阅读-虚假信息检测综述 - Fake News Detection on Social Media: A Data Mining Perspective
多模态假新闻检测的增强自适应知识学习（Reinforced Adaptive Knowledge Learning for Multimodal Fake News Detection）
qq_52053775的博客
05-12 710
当前虚假新闻检测方法通常只依赖于文本或视觉内容的语义特征，在没有背景知识的前提下，无法有效区分精心制作的假新闻。此外，现有的知识增强检测方法通常使用静态的实体嵌入来整合外部知识，这可能会引入噪声和与内容无关的知识，且难以处理多模态语义和知识实体之间复杂的关系。自适应知识子图生成：模型采用强化学习方法，针对每条新闻动态生成一个包含最相关知识事实的紧凑知识子图。这种方法可以有效地选择与新闻内容最相关的知识路径。异构新闻图的构建与细化。
虚假新闻检测方法研究：《Dual emotion based fake news detection A deep attention-weight update approach》
qq_46697966的博客
03-27 1682
方法的具体流程：输入句子对（双重情感：发布者和社交情感），进行预处理，以消除数据重复和不一致，避免对模型的预测率产生负面影响。GRU 是用于收集时态数据的简化且专业的网络，它是流行的 LSTM 顺序学习网络的简化版本，GRU 有两个门：更新门和重置门，与 LSTM 网络类似，GRU 网络在不使用单独的记忆单元的情况下改变单元内的信息，它还能够依靠单词的长度来改善长距离，从而防止最小样本上的过拟合并增强稳定性，bi-GRU的实际优势在于它可以同时提取后向和前向的隐藏层特征，这使得它可以有效地获取上下文信息。
虚假信息检测论文分享（31）FANG: Leveraging Social Context for Fake News DetectionUsing Graph Representation
weixin_41964296的博客
12-23 399
之前的工作提出了社会语境的部分表示，包括(i)新闻、来源和用户作为主要实体，以及（ii）立场、友谊和出版物作为主要互动[16,32,33,39]。然而，他们根本不太强调表示的质量、实体及其交互的建模和最小监督设置。自然地，新闻传播的社会语境可以表示为异质网络，其中节点和边分别表示社会实体及其相互作用。在对用户回声室或新闻媒体极化网络等现象的结构建模能力方面，网络表示比一些现有的基于欧几里得的方法[23,35]具有一些优势。
AAAI 2023 | 基于联合学习与用户传播行为的虚假新闻早期检测
Paper weekly
12-23 1722
©作者 |社媒派SMP来源 |社媒派SMP论文题目：HG-SL: Jointly Learning of Global and Local User Spreading Behavior for Fake News Early Detection文章来源：AAAI 2023论文作者：孙菱（西安交通大学），饶元（西安交通大学），兰玉乾（西安交通大学），夏昺灿（西安交通大学），李阳阳（中国电子科技...
Transformers 自然语言处理（五）
龙哥盟
04-30 944
图 13.3定义了一个理性的虚假新闻分析流程路线图。该流程包含 transformer 自然语言处理任务和传统功能：图 13.3：从对虚假新闻的情绪反应到理性表达我们发现，一旦情绪反应开始，理性过程几乎总是会开始。理性过程必须尽快开始，以避免累积可能中断讨论的情绪反应。3.1: 使用情感分析来分析排名前列的“情感”正面或负面词汇。我们将在我们的笔记本中使用AllenNLP资源来运行一个 RoBERTa 大型Transformers。我们将使用 AllenNLP 的可视化工具来可视化关键词和解释。
13、图神经网络在假新闻检测中的方法与应用
y7z8a9的博客
08-29 63
本文探讨了图神经网络（GNN）在假新闻检测中的应用，详细介绍了GNN的基本原理、任务分类和消息传递机制，并对比了其与传统机器学习方法在检测假新闻方面的性能差异。通过实验分析，GNN变体（如GraphSAGE、GCN等）在结合新闻内容与传播图的情况下表现出更高的准确性，为假新闻的实时监测与治理提供了新的解决方案。文章还展望了未来研究方向，包括多平台数据整合、特定数据生成技术、多语言数据集研究及实时应用程序开发。
基于写作风格分析的假新闻检测Chrome插件
“假新闻检测”突显其社会价值，在社交媒体广泛传播未经证实信息的当下，此类工具对于提升公众媒介素养至关重要。“写作风格分析”体现了其技术深度，区别于简单的关键词过滤，而是采用更高级的语言学建模方法。...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

在下跳跳

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值