基于门控图神经网络的谣言检测模型 |
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引用本文: | 杨晓晖,王卫宾.基于门控图神经网络的谣言检测模型[J].燕山大学学报,2023(1):73-81. |
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作者姓名: | 杨晓晖 王卫宾 |
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作者单位: | 河北大学网络空间安全与计算机学院 |
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基金项目: | 国家重点研发计划资助项目(2017YFB0802300);;河北省自然科学基金资助项目(F2021201052); |
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摘 要: | 针对基于图神经网络的谣言检测方法在聚合邻居节点信息生成谣言表示过程中存在的噪声干扰问题,充分利用社交媒体源帖包含的丰富语义和结构信息对谣言检测的重要影响,提出一种基于门控图神经网络的谣言检测模型,该模型根据信息传播过程建模谣言的传播图和扩散图,基于门控图神经网络聚合邻居信息生成节点表示,利用门控机制去除邻居节点噪声,同时引入根节点语义增强方法提升表征节点的能力。此外,利用注意力机制融合局部结构和全局结构信息学习更加全面的谣言表示用于谣言检测任务。在公开数据集上的实验结果证明,提出的模型在谣言检测性能和早期检测能力方面均优于基线方法。
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关 键 词: | 社交媒体 谣言检测 图神经网络 注意力机制 |
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