周报 14

字数统计: 292字   |   阅读时长≈ 1分

author:魏静崎
2024年1月16日
研究方向：虚假信息检测

本周工作内容：

1、阅读论文[1] Kaliyar R K , Goswami A , Narang P .EchoFakeD: improving fake news detection in social media with an efficient deep neural network[J].Neural Computing and Applications, 2021(2):1-17.DOI:10.1007/s00521-020-05611-1.

将新闻文章的内容级特征、用户的社交参与以及用户社区信息结合起来。然后使用基于张量分解的方法处理基于内容和上下文的信息。在论文中捕捉了用户与新闻文章的互动，并将用户社区互动融合成一个3模张量（内容、社会上下文和用户社区信息）。这个张量能够处理多关系数据，并提供矩阵的更高维度泛化。张量分解将高阶张量分解为低秩张量。产生的低秩张量捕捉了代表张量模型的对象之间的复杂关系。因此，使用了耦合矩阵-张量因子分解方法，通过SMTF将新闻内容和社交信息进行融合，获得新闻文章内容和上下文的潜在表示。
![[1705384404437.png]]

赏

谢谢你请我吃糖果

支付宝
微信

扫一扫，分享到微信

tag:

    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia-plus根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

      jsonContent:
    meta: false
    pages: false
    posts:
      title: true
      date: true
      path: true
      text: false
      raw: false
      content: false
      slug: false
      updated: false
      comments: false
      link: false
      permalink: false
      excerpt: false
      categories: false
      tags: true

还在学习中的在读硕士，网站可能有些连接暂无法正常使用，有问题可以联系QQ:2863826649