摘要
本发明公开了一种基于用户‑帖子交互网络的不实信息检测方法,首先对不同类型的节点特征进行初始化编码。随后使用分块异质图注意力网络建模用户和文本节点以及二者之间的关系,相邻节点特征聚合操作主要分为三个部分同时进行:U‑GAT用于建模用户转发网络,并聚合用户节点之间的特征;P‑GAT用于建模帖子转发网络,并聚合文本节点之间的特征;UP‑GAT作为用户和文本节点之间的桥梁聚合异质类型节点,起到信息交换和特征融合的作用。最后,通过门控机制融合用户特征、文本特征和根节点特征并用于不实信息检测。本发明所提供的多实体多关系的用户‑帖子交互网络的不实信息检测方法可以应用于社交媒体,为用户提供可靠、准确的信息,具有广泛的应用前景。
技术关键词
信息检测方法
信息预测方法
帖子
交互网络
节点特征
特征变换方式
特征提取模块
文本特征向量
异质
注意力
最终用户
分类器
前馈神经网络
关系
归一化方法
样本
特征提取器
系统为您推荐了相关专利信息
疾病关联预测方法
异构
神经网络模型
关系
引入注意力机制
充电站
矩阵
非线性
信息预测方法
计算机执行指令
混合预测模型
故障预测方法
故障传播路径
多层次特征
异构传感网络
热点分析方法
时差关系
海上交通安全技术
递归神经网络
热点分析系统