論文の概要: KPG: Key Propagation Graph Generator for Rumor Detection based on Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13094v1
- Date: Tue, 21 May 2024 13:13:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 04:12:17.887434
- Title: KPG: Key Propagation Graph Generator for Rumor Detection based on Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: KPG:強化学習に基づく地震検出のためのキープロパゲーショングラフ生成装置
- Authors: Yusong Zhang, Kun Xie, Xingyi Zhang, Xiangyu Dong, Sibo Wang,
- Abstract要約: Key Propagation Graph Generator (KPG)は、強化学習に基づく噂検出フレームワークである。
KPGは、トポロジ情報が不十分な事象に対して、コヒーレントかつ情報伝達パターンを生成する。
また、冗長でノイズの多い伝搬構造を持つ事象の指示的部分構造も特定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.35938375751164
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The proliferation of rumors on social media platforms during significant events, such as the US elections and the COVID-19 pandemic, has a profound impact on social stability and public health. Existing approaches for rumor detection primarily rely on propagation graphs to enhance model effectiveness. However, the presence of noisy and irrelevant structures during the propagation process limits the efficacy of these approaches. To tackle this issue, techniques such as weight adjustment and data augmentation have been proposed. However, these techniques heavily depend on rich original propagation structures, thus hindering performance when dealing with rumors that lack sufficient propagation information in the early propagation stages. In this paper, we propose Key Propagation Graph Generator (KPG), a novel reinforcement learning-based rumor detection framework that generates contextually coherent and informative propagation patterns for events with insufficient topology information, while also identifies indicative substructures for events with redundant and noisy propagation structures. KPG consists of two key components: the Candidate Response Generator (CRG) and the Ending Node Selector (ENS). CRG learns the latent distribution from refined propagation patterns, filtering out noise and generating new candidates for ENS. Simultaneously, ENS identifies the most influential substructures within propagation graphs and generates training data for CRG. Moreover, we introduce an end-to-end framework that utilizes rewards to guide the entire training process via a pre-trained graph neural network. Extensive experiments conducted on four datasets demonstrate the superiority of our KPG compared to the state-of-the-art approaches.
- Abstract（参考訳）: 米国の選挙や新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックなど、ソーシャルメディア上での噂の高まりは、社会の安定と公衆衛生に大きな影響を与えている。
既存の噂検出手法は主にモデルの有効性を高めるために伝播グラフに依存している。
しかし,伝搬過程におけるノイズや無関係構造の存在は,これらの手法の有効性を制限している。
この問題に対処するため、重量調整やデータ拡張といった手法が提案されている。
しかし、これらの技術はリッチなオリジナル伝搬構造に大きく依存しており、初期の伝播段階で十分な伝搬情報がないという噂に対処する際の性能を損なう。
本稿では, トポロジ情報が不十分なイベントに対して, 文脈的に一貫性のある情報伝達パターンを生成するとともに, 冗長でノイズの多いイベントに対する表現的サブストラクチャを識別する, 拡張学習に基づく新しい噂検出フレームワークであるKey Propagation Graph Generator (KPG)を提案する。
KPGはCandidate Response Generator (CRG)とEnding Node Selector (ENS)の2つの重要なコンポーネントで構成されている。
CRGは、洗練された伝搬パターンから潜時分布を学習し、ノイズを除去し、ENSの新しい候補を生成する。
ENSは同時に、伝播グラフ内の最も影響力のあるサブ構造を特定し、CRGのトレーニングデータを生成する。
さらに,報奨を生かしたエンドツーエンドのフレームワークを導入し,事前学習したグラフニューラルネットワークを通じてトレーニングプロセス全体をガイドする。
4つのデータセットで実施された大規模な実験は、最先端のアプローチと比較して、KPGの優位性を示している。
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