一种基于多关系传播树的谣言检测方法

胡斗; 卫玲蔚; 周薇; 淮晓永; 韩冀中; 虎嵩林

doi:10.7544/issn1000-1239.2021.20200810

一种基于多关系传播树的谣言检测方法

¹(华北计算机系统工程研究所北京 100083)
²(中国科学院信息工程研究所北京 100093)
³(中国科学院大学网络空间安全学院北京 100049) (hudou18@mails.ucas.edu.cn)

基金项目: 国家重点研发计划项目(2018YFC0806900)

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中图分类号: TP391
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出版历程
- 发布日期: 2021-06-30

A Rumor Detection Approach Based on Multi-Relational Propagation Tree

¹(National Computer System Engineering Research Institute of China, Beijing 100083)
²(Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100093)
³(School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049)

Funds: This work was supported by the National Key Research and Development Program of China (2018YFC0806900).

摘要

摘要: 近年来，社交媒体为人们消费信息提供便利的同时，也逐渐成为谣言产生和传播的温床.为了降低谣言的危害性，谣言检测受到研究学者的广泛关注.近期研究主要基于博文内容和传播结构信息，利用深度学习模型进行谣言检测.但是，这些方法仅考虑传播过程中博文之间的显式交互关系，忽略了对潜在关系的建模，难以捕捉到丰富的传播结构特征.例如，在转发(或评论)的交互形式下，多个转发者(或评论者)之间往往也存在局部的隐式交互.针对该挑战，提出一种基于多关系传播树的谣言检测方法，建模博文之间的多种依赖关系，同时增强重要博文的影响力，以捕获更丰富的信息传播结构特征.具体地，基于文本内容和传播树结构建立异构图，使用多关系图卷积网络建模父子节点之间的层间依赖关系和兄弟节点之间的层内依赖关系，并利用源节点和关键传播节点建模重要博文在信息传播中的潜在影响力，从而学习一个更全面的特征向量表示，用于检测谣言.在3个公开的真实数据集上进行广泛的实验，结果表明该方法具有比其他基线方法更高的谣言检测性能.
- 谣言检测 /
- 传播树 /
- 图卷积网络 /
- 信息传播 /
- 社交媒体
Abstract: Rumor detection has aroused increasing attention due to the damage caused by rampant rumors. Recent studies leverage the post content and propagation structure to detect rumors based on deep-learning based models. However, most of them focus on explicit interactions between posts in the spreading process, while ignoring the modeling of implicit relations, which limits the ability to encode the propagation structure. For example, in the interactive pattern of forwarding (commenting), there are often local implicit interactions between multiple forwarded (commented) posts. In this paper, we propose a rumor detection approach based on a multi-relational propagation tree, investigating multiple kinds of dependencies between posts and enhancing the influence of important posts, to capture richer propagation patterns. Specifically, we formulate the textual content and the propagation tree structure as a heterogeneous graph. Then, we present a novel multi-relational graph convolutional network to learn the inter-level dependency between parent and child nodes and the intra-level dependency between sibling nodes. Meanwhile, we exploit the source post and key spreading posts to model the potential influence of important posts in the spreading process. Finally, we aggregate the node features to learn a more discriminative representation for rumor detection. Extensive experiments on three public benchmark datasets demonstrate the effectiveness and superiority of our proposed method.
- rumor detection /
- propagation tree /
- graph convolutional network /
- information propagation /
- social media

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施引文献(28)

期刊类型引用(15)

1.	叶进，谢紫琪，肖庆宇，宋玲，李晓欢. 数据中心网络中基于ELM的流簇大小推理机制. 计算机科学与探索. 2021(02): 261-269 . 百度学术
2.	林霄，姬硕，岳胜男，孙卫强，胡卫生. 面向跨数据中心网络的节点约束存储转发调度方法. 计算机研究与发展. 2021(02): 319-337 . 本站查看
3.	王金焱. 异构无线网络多路径流量调度算法研究. 常熟理工学院学报. 2021(02): 70-75 . 百度学术
4.	董金良，刘小伟，李海江. 基于蚁群优化的通信网络负荷信息分散协调调度. 水电与抽水蓄能. 2021(03): 68-71 . 百度学术
5.	韩茂玲. 复杂网络大规模数据流均衡调度方法. 成都工业学院学报. 2021(03): 38-42 . 百度学术
6.	武自强，周建涛，赵大明，柳林. 数据中心基于服务满足度的网络流避让方法. 计算机工程与应用. 2021(19): 116-122 . 百度学术
7.	时洋，文梅，费佳伟，张春元 . 一种基于DAG的网络流量调度器. 计算机研究与发展. 2021(12): 2798-2810 . 本站查看
8.	李文信，齐恒，徐仁海，周晓波，李克秋. 数据中心网络流量调度的研究进展与趋势. 计算机学报. 2020(04): 600-617 . 百度学术
9.	陈珂，刘亚志，王思晗. 基于流量特征的流调度策略研究综述. 计算机应用研究. 2020(10): 2889-2894 . 百度学术
10.	郑莹，段庆洋，林利祥，游新宇，徐跃东，王新. 深度强化学习在典型网络系统中的应用综述. 无线电通信技术. 2020(06): 603-623 . 百度学术
11.	柯文龙，王勇，叶苗，陈俊奇. Ceph云存储网络中一种业务优先级区分的多播流调度方法. 通信学报. 2020(11): 40-51 . 百度学术
12.	李维虎，张顶山，崔慧明，周龙，朱志挺，谢挺. 数据中心网络coflow调度机制结构构建及仿真. 电子测量技术. 2019(10): 78-81 . 百度学术
13.	康瑾，李革. 面向医院手术排程的智能规划算法研究. 信息技术. 2019(11): 37-41+45 . 百度学术
14.	孙超. 基于模糊反馈的共享网络远程数据控制仿真. 计算机仿真. 2019(10): 409-412+438 . 百度学术
15.	王远. 数据中心网络拥塞控制研究综述. 信息工程大学学报. 2019(06): 714-719 . 百度学术