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公开(公告)号：CN117437077A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310244500.9
申请日：2023-03-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q50/00 , G06F16/901 , G06N3/045 , G06N3/042
Abstract: 本发明提出一种基于双曲嵌入图神经网络的社交媒体谣言检测方法，包括：数据收集和预处理，得到待验证话题下的所有互动信息；利用Bert预训练模型生成每条互动信息对应的特征向量，构建该话题对应的特征矩阵；构建待验证话题所对应的传播树结构，得到该话题对应的邻接矩阵；将传播树结构嵌入双曲空间，得到每个节点的双曲坐标，计算每条互动信息之间的关联程度，得到该话题对应的关联矩阵；将该传播树所对应的三种属性矩阵作为谣言检测模型输入，通过基于双曲嵌入的图神经网络模型，最终得到该话题是谣言的概率。本发明可以对社交媒体上的各种话题判定其是否为谣言。
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