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摘要：一种基于双曲图卷积的社交平台谣言检测方法和装置，其方法包括：S1：预处理数据集生成相应结构、文本数据；S2：通过谣言树的扩散和传播结构，生成邻接矩阵和特征矩阵；S3：构建模型框架，生成双曲空间特征；S4：在同一批次数据内生成对比性正负样本，设计损失函数，重复训练模型；S5：将测试集数据输入训练后模型，得到谣言分类结果。本发明通过在双曲空间上构建树结构，结合文本表示，进行谣言检测，创新地采用双曲图卷积处理事件传播结构，获得高准确谣言检测模型。
主权项：1.一种基于双曲图卷积的社交平台谣言检测方法及系统，其特征在于，包括如下步骤：S1：数据预处理：根据实际情况对事件数据进行处理，包括数据清洗和数据打包，获得基于谣言数据集的传播结构和文本表征，作为训练集和测试集进行使用；S2：特征生成：增加图扰动，并通过自顶而下的传播结构和自底下而上的扩散结构分别构建相应的邻接矩阵和特征矩阵；S3：模型搭建：将上述步骤处理好的文本表征和传播结构输入模型，通过双曲图卷积网络HyperbolicGraphConvolutionalNeuralNetworks，HGCN模块对传播结构进行双曲空间上的构建，并与文本表征进行结合，提取谣言传播的双曲特征；S4：对比学习：结合基于双曲空间中的图结构特征，通过谣言标签，在同一批次的样本中生成具有针对性的正负样本，拉进与正样本之间的距离，同时推远与负样本之间的距离，设计损失函数，对模型进行参数更新；S5：将测试集的结构信息和语句特征输入训练后的模型，得到谣言分类结果。
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百度查询： 浙江工业大学 一种基于双曲图卷积的社交平台谣言检测方法及系统
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