系列文章目录 谣言检测文献阅读一—A Review on Rumour Prediction and Veracity Assessment in Online Social Network谣言检测文献阅读二—Earlier detection of rumors in online social networks using certainty‑factor‑based convolution

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2001.06362.pdf 目录 摘要 1 简介 2 相关工作 3 初步说明 表示法  图卷积网络 DropEdge Bi-GCN谣言检测模型 1 构造传播图和散布图 2 计算高级节点表示         3 根特征增强 4 谣言分类的传播和散布表示 4 实验 设置和数据集 整体表现 消融研究 早期谣言检测

Social Bot-Aware Graph Neural Network for Early Rumor Detection 摘要 社会学研究表明，社交机器人早期的行为已经成为谣言广泛传播的主要原因。但现有研究无法有效区分机器人和真人，谣言识别也不够早。本文旨在通过考虑社交机器人的行为来进行早期谣言检测，并提出了一种社交机器人图形神经网络(SBAG)。SBAG首先预训练多层感知网络捕捉社交机

Abstract 我们观察到，除了文本之外，越来越多的用户正在使用图像和视频来发布新闻。 推文或微博通常由文本、图像和社交环境组成。 在本文中，我们提出了一种新颖的具有注意机制（att-RNN）的递归神经网络，以融合多模态特征以进行有效的谣言检测。 在这个端到端网络中，图像特征被结合到文本和社会背景的联合特征中，这些特征是通过 LSTM（长短期记忆）网络获得的，以产生可靠的融合分类。 Intr

Rumor 原题链接https://vjudge.net/contest/350427#problem/E 带权并查集的一点应用，将每个位置的权值记录，使用权值最小的来作为根，这里的权值跟其他的没有关系，所以不需要变化，每个集合都为最小值为根，根所需要的钱就是这个集合传播到所有人所需要的钱，再判断有多少个集合，将所有的根的钱加起来即为答案。 #include <algorithm>#in

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论文题目：Cross-Lingual Cross-Platform Rumor Verification Pivoting on Multimedia Content 论文来源：EMNLP 2018 论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/D18-1385/ 代码链接：https://github.com/WeimingWen/CCRV 关键词