Vi föreslår den första flerstegsramen för insatser som tar itu med falska nyheter i sociala nätverk genom att kombinera förstärkt lärande med en modell för punktprocessnätverksaktivitet. Spridningen av falska nyheter och mildrande händelser inom nätverket modelleras av en multivariat Hawkes process med ytterligare exogena kontrolltermer. Genom att välja en funktion representation av stater, definiera begränsningsåtgärder och bygga belöningsfunktioner för att mäta effektiviteten av begränsningsaktiviteter, kartlägger vi problemet med falska nyheter begränsning i förstärkningen lärande ramar. Vi utvecklar en policy iteration metod som är unik för den multivariata nätverkspunktprocessen, med målet att optimera åtgärderna för maximal total belöning under budgetbegränsningar. Vår metod visar lovande prestanda i realtid intervention experiment på ett Twitter-nätverk för att mildra en surrogat falska nyheter kampanj, och överträffar alternativ på syntetiska dataset.
På liknande sätt men en annan uppgift, Ref experiment med förstärkning lärande genom att kombinera det med en punkt process nätverk aktivitet modell för att upptäcka falska nyheter och fann viss framgång.
Fake News Mitigation via Point Process Based Intervention
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}