关于这个方向的综述:https://www.fake-news-tutorial.com/

DRIMUX: Dynamic Rumor Influence Minimizationwith User Experience in Social Networks

论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/7982738

大概说:在谣言的传播过程中,我们考虑个人间和全网络传播中的概率影响,使用生存理论和动态贪心算法,在用户的忍受时限下,尽早阻塞K个传播块。

Detect Rumors Using Time Series of Social Context Information on Microblogging Websites

论文地址:直接Google吧

@Zjhao666  这位博主已经做了详细的翻译https://blog.csdn.net/zjhao666/article/details/88745188

我觉得这篇文章非常好。

多模态虚假新闻检测的两篇重要论文:

Multimodal Fusion with RNN for Rumor Detection on Microblogs

上面这篇文章引入了注意力机制,看这篇经典论文:

《Recurrent Models of Visual Attention》

EANN:EventAdversarialNeuralNetworksforMulti-Modal FakeNewsDetection

这又是一遍多模态下的检测

Detect Rumorson Twitter by Promoting Information Campaigns with Generative Adversarial Learning

主要是生成一些假text,来提高网络的训练水平。

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