계층적 전파 모델을 통한 마이크로블로그 뉴스 신뢰성 평가

개방성, 협업 및 실시간 기능 덕분에 마이크로블로그는 현대 사회에서 가장 중요한 뉴스 커뮤니케이션 미디어 중 하나가 되었습니다. 그러나 그것은 가짜 뉴스로 가득 차 있습니다. 확인 없이 이러한 정보는 소셜 네트워크를 통해 즉시 퍼질 수 있으며 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 마이크로블로그에서 뉴스 신뢰성을 평가하기 위해 우리는 계층적 전파 모델을 제안합니다. 우리는 뉴스 사건 내의 하위 사건을 감지하여 그 세부적인 측면을 설명합니다. 따라서 뉴스 사건에 대해 사건, 하위 사건 및 메시지로 구성된 삼층 신뢰성 네트워크는 다양한 규모에서 그것을 표현하고 신뢰성 평가에 필요한 중요한 정보를 드러낼 수 있습니다. 이러한 개체들을 의미론적 및 사회적 연관성과 연결한 후, 각 개체의 신뢰성 값은 이 네트워크에서 전파되어 최종 평가 결과를 달성합니다. 이 전파 과정을 그래프 최적화 문제로 정식화함으로써 우리는 반복 알고리즘으로 전역 최적 해를 제공합니다. 두 개의 실제 데이터셋에서 수행된 실험은 제안된 모델이 기준 방법에 비해 정확성을 6% 이상, F-score를 16% 이상 향상시킨다는 것을 보여줍니다.