基于社交知识图谱的虚假新闻检测研究
|
Research on fake news detection based on social knowledge graph
|
投稿时间:
|
2024/10/20 0:00:00
|
DOI:
|
|
中文关键词:
|
虚假新闻检测;图神经网络;社交图谱;知识图谱;社交知识图谱
|
英文关键词:
|
fake news detection; graph neural network; social graph; knowledge graph; social knowledge graph
|
基金项目:
|
国家重点研发计划项目(2023YFF0904604);中国传媒大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(CUC23ZDTJ014)
|
姓名
|
单位
|
傅宇涵
|
中国传媒大学
|
江思嘉
|
安徽大学
|
|
点击数:202
|
下载数:93
|
中文摘要:
社交知识图谱能够同时兼顾知识网络和社交信息,考虑到虚假新闻的传播特性以及其蕴含的知识信息,本文利用图神经网络和翻译模型构建了面向虚假新闻检测的社交知识图谱。首先,本文分别构建了社交图谱和知识图谱,通过对图谱进行特征提取等工作实现了对虚假新闻的检测;其次,本文利用实体对齐技术将构建好的社交图谱和知识图谱进行融合,完成了社交知识图谱的构建及后续的虚假新闻检测工作;然后,将本文提出的模型与基线模型进行虚假新闻检测实验的对比,证明了本文构建的基于社交知识图谱的虚假新闻检测模型能够有效地实现对虚假新闻的检测;最后,本文还通过Neo4j对示例新闻进行了图谱的可视化展示。
|
英文摘要:
|
|
参考文献:
|