计算机应用

作者：毕蓓, 潘慧瑶, 陈峰, 隋京言, 高扬, 王耀君

单位：1.中国农业大学 信息与电气工程学院，北京 100083；2.北京理工大学 计算机学院，北京 100081；3.北京工业大学 经济与管理学院，北京 100124；4.中国科学院 计算技术研究所，北京 100190

关键词：微博,谣言监测,异构图,元路径,异构图注意力网络

基金：北京市自然科学基金青年项目(5214026);中国农业大学2115人才工程

社交媒体方便了人们的日常交流和信息传播，同时也是谣言滋生和传播的温床，因此如何在谣言传播早期自动监测极具现实意义，而现有的检测方法没有充分利用微博信息传播图的语义信息。为了解决这个问题，基于异构图注意力网络（HAN）构建了谣言监测模型MicroBlog-HAN。该模型采用含有节点级注意力和语义级注意力的分层注意力机制。首先，节点级注意力结合微博节点的邻居生成两组具有特定语义的节点嵌入；然后，语义级注意力融合不同语义，得到最终的节点嵌入，并输入到分类器中执行二分类任务；最后，给出输入微博是谣言还是非谣言的分类结果。在两个真实的微博谣言数据集上的实验结果表明，MicroBlog-HAN模型可以实现微博谣言较准确的识别，准确率超过87%。

来源：2021年第12期

《计算机应用》期刊编辑部

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