論文の概要: Rumor Detection on Social Media with Bi-Directional Graph Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06362v1
• Date: Fri, 17 Jan 2020 15:12:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 13:04:31.735365
• Title: Rumor Detection on Social Media with Bi-Directional Graph Convolutional Networks
• Title（参考訳）: 双方向グラフ畳み込みネットワークを用いたソーシャルメディアの噂検出
• Authors: Tian Bian, Xi Xiao, Tingyang Xu, Peilin Zhao, Wenbing Huang, Yu Rong, Junzhou Huang
• Abstract要約: 本稿では,二方向グラフ畳み込みネットワーク (Bi-Directional Graph Convolutional Networks, Bi-GCN) と呼ばれる新しい双方向グラフモデルを提案する。 これは、噂拡散のパターンを学習するために、噂拡散のトップダウン指向グラフを持つGCNと、噂拡散の反対指向グラフを持つGCNを活用して、噂拡散の構造を捉える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.13567439679709
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social media has been developing rapidly in public due to its nature of spreading new information, which leads to rumors being circulated. Meanwhile, detecting rumors from such massive information in social media is becoming an arduous challenge. Therefore, some deep learning methods are applied to discover rumors through the way they spread, such as Recursive Neural Network (RvNN) and so on. However, these deep learning methods only take into account the patterns of deep propagation but ignore the structures of wide dispersion in rumor detection. Actually, propagation and dispersion are two crucial characteristics of rumors. In this paper, we propose a novel bi-directional graph model, named Bi-Directional Graph Convolutional Networks (Bi-GCN), to explore both characteristics by operating on both top-down and bottom-up propagation of rumors. It leverages a GCN with a top-down directed graph of rumor spreading to learn the patterns of rumor propagation, and a GCN with an opposite directed graph of rumor diffusion to capture the structures of rumor dispersion. Moreover, the information from the source post is involved in each layer of GCN to enhance the influences from the roots of rumors. Encouraging empirical results on several benchmarks confirm the superiority of the proposed method over the state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは、新しい情報を広める性質から、急速に世に出てきており、噂が広まっている。 一方、ソーシャルメディアでそのような膨大な情報から噂を検出することは、厳しい課題になりつつある。 そのため、recursive neural network(rvnn)など、その拡散を通じて噂を発見するために、いくつかのディープラーニング手法が適用されている。 しかし、これらの深層学習手法は、深層伝播のパターンを考慮に入れず、噂検出における広範囲な分散構造を無視する。 実際、伝播と分散は噂の重要な2つの特徴である。 本稿では,二方向グラフ畳み込みネットワーク (Bi-Directional Graph Convolutional Networks, Bi-GCN) と呼ばれる新しい双方向グラフモデルを提案する。 これは、噂拡散のパターンを学習するために、噂拡散のトップダウン指向グラフを持つGCNと、噂拡散の反対指向グラフを持つGCNを活用して、噂拡散の構造を捉える。 さらに、ソースポストからの情報は、噂の根源からの影響を高めるために、GCNの各レイヤに関係している。 実験結果を複数のベンチマークで評価することにより,提案手法が最先端手法よりも優れていることを確認した。

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