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| 基于知识图谱表示学习的谣言早期检测方法 | |
| 引用本文： | 皮德常,吴致远,曹建军.基于知识图谱表示学习的谣言早期检测方法[J].电子学报,2023(2):385-395. |
| 作者姓名： | 皮德常 吴致远 曹建军 |
| 作者单位： | 1. 南京航空航天大学计算机科学与技术学院;2. 中国人民解放军国防科技大学第六十三研究所 |
| 摘 要： | 社交网络谣言是严重危害社会安全的一个重要问题.目前的谣言检测方法基本上都依赖用户评论数据.为了获取可供模型训练的足量评论数据，需要任由谣言在社交平台上传播一段时间，这就扩大了谣言的危害.本文提出了一种基于知识图谱表示学习的谣言检测方法.该方法不依赖用户评论数据.首先基于PN-KG2REC算法得到实体和关系的表示；然后将待检测三元组中的实体和关系表示进行拼接，得到三元组表示；最后对三元组的向量表示进行分类，并根据分类结果判断待检测三元组描述内容的真假性.采用公开数据的实验结果表明，本文提出的谣言检测方法在不依赖用户评论数据的前提下，能够有效地对谣言进行早期检测. |
| 关 键 词： | 谣言检测 社交媒体 知识图谱 表示学习 文本挖掘 |