[发明专利]基于分层异质图神经网络的社交媒体谣言检测方法及系统有效
| 申请号： | 202110775965.8 | 申请日： | 2021-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN113515634B | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 廖祥文;王灿杰;林建洲;林树凯;陈泓敏 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/36;G06F40/216;G06N3/047 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈鼎桂;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于分层异质图神经网络的社交媒体谣言检测方法及系统，包括基于数据预处理模块，用于对文本数据进行预处理，抽取用户静态特征，构建分层异质图结构；事件编码模块，用于编码含有传播及扩散结构信息的文本；用户编码模块，用于学习用户行为特征；全局异质图编码模块，用于捕捉事件和用户之间丰富的全局结构信息；谣言检测标签输出模块，用于融合文本信息、用户行为特征、全局异质图信息，完成谣言检测的标签预测工作。本发明能够有效的学习用户与用户之间和文本与文本之间的局部内联关系，生成含有临近节点信息的用户、文本表示，以此建模学习用户与事件之间的全局结构关系，最终识别出事件的真实性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分层 异质图 神经网络 社交 媒体 谣言 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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