联合可信度学习的双向相关GCN网络谣言检测方法

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摘  要： 针对目前谣言检测研究存在谣言传播言论与其标签关联性不足和传播结构特征丢失的问题，提出一种联合可信度学习的双向相关GCN网络谣言检测新方法。首先，根据谣言传播言论立场与其标签关系构建言论动机（善意或恶意）关系，训练可信度特征提取模型，以获取谣言言论可信度潜在表示；其次，融合嵌入表示和可信度潜在表示，分别对自上而下和自下而上传播方向节点进行相关性计算，随后使用Bi⁃GCN模型捕获双向传播特征；最后，将双向传播特征融合后输入到分类器中，以获取谣言检测分类结果。（剩余19604字）

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