【摘 要】
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社交媒体的普及改变了人们分享和获取信息的方式。任何人在任何地点,只要拥有一台可以连接互联网的终端设备,就可以实时地跟踪热点新闻,分享自己观点看法。社交媒体在给人们带来便利的同时,也使得大量虚假的谣言能够在互联网上广泛的传播。社交媒体谣言不但会误导大众,而且会对社会和国家造成危害。目前,社交媒体谣言检测方法主要是基于帖子的内容和用户评论数据判断发布的帖子是否为谣言,本文分别针对这两个方面提出了不同的
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社交媒体的普及改变了人们分享和获取信息的方式。任何人在任何地点,只要拥有一台可以连接互联网的终端设备,就可以实时地跟踪热点新闻,分享自己观点看法。社交媒体在给人们带来便利的同时,也使得大量虚假的谣言能够在互联网上广泛的传播。社交媒体谣言不但会误导大众,而且会对社会和国家造成危害。目前,社交媒体谣言检测方法主要是基于帖子的内容和用户评论数据判断发布的帖子是否为谣言,本文分别针对这两个方面提出了不同的谣言检测方法:（1）现有的谣言检测方法只考虑了评论数据的时序特性而忽视了评论数据的结构特性,针对这一问题,本文提出了两种基于传播结构的谣言检测方法,GLO-PGNN和ENS-PGNN。这两种方法首先都根据帖子之间的评论关系构建传播图,并基于提出的传播图神经网络算法PGNN对传播图中的顶点进行更新;区别在于,GLO-PGNN方法和ENS-PGNN方法采取了不同的谣言分类策略,GLO-PGNN首先从全局角度计算整个传播图的向量表示,然后根据传播图的表示进行分类。ENS-PGNN首先根据每个顶点的表示计算其各自的分类结果,然后进行汇总,得到最终的分类结果。两种方法都引入了注意力机制,通过动态地调整传播图中每个顶点的权重来提高分类效果。实验结果表明,本文提出的GLO-PGNN方法和ENS-PGNN方法能够有效地检测谣言,GLO-PGNN方法在谣言检测任务上的Micro-F1值和Macro-F1值分别为0.759和0.753,ENS-PGNN方法的Micro-F1值和Macro-F1值分别为0.748和0.738,均达到了该领域中的前沿水平。（2）在社交信息刚刚发布时其关注度不高或是发布者自身的关注者较少,用户的评论数据往往也比较少,因而进行谣言检测的难度很大。针对这一问题,本文提出了基于知识图谱表示学习的谣言检测算法。我们提出的知识图谱表示学习算法PN-KG2REC,通过随机游走生成“实体-关系”序列,引入了知识图谱的结构信息;通过引入超矩形（hyper-rectangle）来表征具有相似信息的实体的集合,考虑了实体属性的相似性和差异性;通过生成超矩形区域外的实体,引入了非事实信息,得到的实体和关系表示具有很好的表征能力。采用公开数据的实验结果表明,该方法可以在不依赖用户评论数据的前提下,有效地检测谣言,并且正确率为0.895,达到了该领域的前沿水平。
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