文档名：基于知识图谱表示学习的谣言早期检测方法
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.
作者：皮德常 吴致远 曹建军 Author：PIDe-chang WUZhi-yuan CAOJian-jun
作者单位：南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏南京211106中国人民解放军国防科技大学第六十三研究所,江苏南京210007
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(2)
分类号：TP393TP309
关键词：谣言检测 社交媒体 知识图谱 表示学习 文本挖掘
机标分类号：TP391.1G206F724.6
在线出版日期：2023年5月8日
基金项目：科技创新新一代人工智能重大项目基于知识图谱表示学习的谣言早期检测方法[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(2)皮德常 吴致远 曹建军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...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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