一种基于社区传播结构的社交媒体虚假新闻检测方法

摘要

本发明公布了一种基于社区传播结构的领域增强虚假新闻检测方法，属于计算机数据挖掘和社会计算技术领域。本发明基于残差模块和根节点增强，建立一种全新的图神经网络层，有效改善原有图神经网络的过平滑性问题，针对大范围传播新闻的真伪判断技术瓶颈；此外，加入一种领域增强学习结构，加强模型对带有明显兴趣偏好的区域传播模式的学习，最终有效针对带有明显兴趣偏好的区域大范围传播新闻的真伪进行判定，得到新闻在虚假新闻检测任务上的分类结果。本发明提高了基于传播结构的虚假新闻分类能力，有效解决社交媒体中充斥大量虚假新闻的现实问题。