周报 16

字数统计: 347字   |   阅读时长≈ 1分

author:魏静崎
2024年2月26日
研究方向：虚假信息检测

本周工作内容：

1、阅读论文Dou Y, Shu K, Xia C, et al. User preference-aware fake news detection[C]//Proceedings of the 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval. 2021: 2051-2055.

基于 当一则新闻符合用户现有观念，用户更有可能传播该新闻的观点提出框架UPFD，通过联合内容和图建模同时捕获用户偏好信息。

用户偏好：
爬取数据集中每个用户最近200篇文章，对无法访问的用户，从可访问用户中随机采样作为其历史文章（删除该用户会破坏完整的传播树）。使用Words2vec和Bert对历史推文和新闻内容进行编码，分别对每篇文章进行编码，对其取平均得到用户偏好表示。

构建传播树

信息融合：
使用GNN，将文本特征和用户偏好特征作文节点特征，在给定传播图的情况下，GNN会聚合相邻节点的特征，对所有节点的嵌入应用读出函数，以得到传播图的嵌入。并串联文本嵌入和用户参与度嵌入来融合新闻内容中的可信度信息得到最终的新闻的embedding。

由图可知性能略优于基准方法
![[1708957171211.png]]

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    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： 

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