論文の概要: Region-enhanced Deep Graph Convolutional Networks for Rumor Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07665v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 17:00:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-16 15:23:20.197763
• Title: Region-enhanced Deep Graph Convolutional Networks for Rumor Detection
• Title（参考訳）: 領域拡張型深層グラフ畳み込みネットワークによるうわさ検出
• Authors: Ge Wang, Li Tan, Tianbao Song, Wei Wang, Ziliang Shang
• Abstract要約: 噂の伝播特性を高める新しい領域強化深部グラフ畳み込みネットワーク(RDGCN)を提案する。 Twitter15とTwitter16の実験では、提案されたモデルは、噂検出と初期の噂検出のベースラインアプローチよりも優れた性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.5165993338043995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social media has been rapidly developing in the public sphere due to its ease of spreading new information, which leads to the circulation of rumors. However, detecting rumors from such a massive amount of information is becoming an increasingly arduous challenge. Previous work generally obtained valuable features from propagation information. It should be noted that most methods only target the propagation structure while ignoring the rumor transmission pattern. This limited focus severely restricts the collection of spread data. To solve this problem, the authors of the present study are motivated to explore the regionalized propagation patterns of rumors. Specifically, a novel region-enhanced deep graph convolutional network (RDGCN) that enhances the propagation features of rumors by learning regionalized propagation patterns and trains to learn the propagation patterns by unsupervised learning is proposed. In addition, a source-enhanced residual graph convolution layer (SRGCL) is designed to improve the graph neural network (GNN) oversmoothness and increase the depth limit of the rumor detection methods-based GNN. Experiments on Twitter15 and Twitter16 show that the proposed model performs better than the baseline approach on rumor detection and early rumor detection.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは、新しい情報を広めるのが容易であるため、公の場で急速に発展しており、噂が流れている。 しかし、このような大量の情報から噂を検出することは、ますます困難な課題になりつつある。 先行研究は一般に伝播情報から貴重な特徴を得た。 ただし、ほとんどの手法は、噂の伝達パターンを無視しながら伝播構造のみをターゲットにしている。 この限定的な焦点は、スプレッドデータの収集を厳しく制限する。 この問題を解決するために,本研究の著者らは,噂の地域的伝播パターンを探求する動機がある。 具体的には, 地域的伝播パターンを学習し, 教師なし学習による伝播パターンを学習することにより, 噂の伝播特性を高める新しい領域拡張深層グラフ畳み込みネットワーク(rdgcn)を提案する。 さらに、ソース強化残差グラフ畳み込み層(SRGCL)は、グラフニューラルネットワーク(GNN)の過度性を改善し、噂検出手法に基づくGNNの深さ制限を増大させるように設計されている。 twitter15とtwitter16の実験では、提案モデルが、噂の検出と初期の噂検出のベースラインアプローチよりも優れた性能を示している。

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