論文の概要: A Meta Path-based Approach for Rumor Detection on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04341v2
• Date: Tue, 4 Apr 2023 07:28:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 18:09:24.802879
• Title: A Meta Path-based Approach for Rumor Detection on Social Media
• Title（参考訳）: メタパスに基づくソーシャルメディアの反響検出手法
• Authors: Bita Azarijoo, Mostafa Salehi, Shaghayegh Najari
• Abstract要約: ソーシャルメディアは、従来の情報源よりもソーシャルネットワークを通じてニュースを受け取る傾向が強まっている。 ソーシャルメディア上で偽ニュースを検出するためのグローバルローカルアテンションネットワーク(MGLAN)を提案する。 MGLANは,異なるノードタイプに対するノードレベルの識別をキャプチャすることで,他のモデルよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4824891788575418
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The prominent role of social media in people's daily lives has made them more inclined to receive news through social networks than traditional sources. This shift in public behavior has opened doors for some to diffuse fake news on social media; and subsequently cause negative economic, political, and social consequences as well as distrust among the public. There are many proposed methods to solve the rumor detection problem, most of which do not take full advantage of the heterogeneous nature of news propagation networks. With this intention, we considered a previously proposed architecture as our baseline and performed the idea of structural feature extraction from the heterogeneous rumor propagation over its architecture using the concept of meta path-based embeddings. We named our model Meta Path-based Global Local Attention Network (MGLAN). Extensive experimental analysis on three state-of-the-art datasets has demonstrated that MGLAN outperforms other models by capturing node-level discrimination to different node types.
• Abstract（参考訳）: 人々の日常生活におけるソーシャルメディアの役割は、従来の情報源よりもソーシャルネットワークを通じてニュースを受け取る傾向が強まっている。 この公衆行動の変化は、ソーシャルメディア上で偽ニュースを広めるための扉を開き、その後、経済、政治、社会の悪影響を招き、大衆の信頼を損なう。 噂を検知する手法は数多く提案されているが,そのほとんどは,ニュース伝搬ネットワークの異種性を完全に活用するものではない。 この目的から,提案するアーキテクチャをベースラインとして検討し,メタパスに基づく埋め込みの概念を用いて,そのアーキテクチャ上の異種うわさの伝搬から構造的特徴抽出を行う。 我々はメタパスに基づくGlobal Local Attention Network (MGLAN) と名付けた。 3つの最先端データセットに関する広範な実験分析により、mglanは異なるノードタイプに対するノードレベルの識別を捉えることで、他のモデルよりも優れていることが示されている。

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