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社交媒体中虚假新闻检测的用户特征增强模型
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文件大小: 479kb
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上传时间: 2021-03-27
详细说明：近年来，社交媒体已成为新闻消费的理想渠道，同时它也以易于获取和低成本的优势，促进了假新闻的快速传播。 假新闻对社会和个人都有不利影响。 如今，社交媒体中的虚假新闻检测已得到广泛研究。 尽管大多数以前的工作都专注于不同的网络分析，但事实证明，新闻用户网络中个人的用户配置文件很有用，但在分析网络结构时却被忽略了。 因此，在本文中，我们旨在通过属性网络表示学习，利用用户属性在友谊网络中发现潜在的用户连接，并重建新闻用户网络，以增强新闻和用户在新闻传播网络中的嵌入，从而有效地识别那些倾向于传播假新闻的用户。 最后，我们提出了一个统一的框架来分别学习新闻内容和新闻用户网络功能。 在两个真实世界的数据集上的实验结果证明了我们提出的方法的有效性，该方法实现了最先进的性能。
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