Desinformation online har ansetts vara en av de största globala riskerna eftersom det kan orsaka allvarliga konsekvenser som ekonomiska skador och allmän panik. Det felinformationsförebyggande problemet syftar till att skapa en positiv kaskad med lämpliga frönoder för att konkurrera mot felaktig information. I detta dokument studerar vi problemet med desinformationsförebyggande under den framstående oberoende kaskadmodellen. På grund av #P-hårdheten i datorpåverkan är kärnproblemet att utforma effektiva provtagningsmetoder för att uppskatta funktionsvärdet. Det viktigaste bidraget från detta dokument är en ny provtagningsmetod. Den föreslagna metoden skiljer sig från den klassiska omvänd provtagningsteknik som behandlar alla noder lika och provar noden på ett enhetligt sätt och fortsätter med en hybridprovtagningsprocess som kan fästa höga vikter på de användare som är benägna att påverkas av desinformationen. Följaktligen är den nya provtagningsmetoden mer kraftfull när det gäller att generera effektiva prover som används för att beräkna frönoder för den positiva kaskaden. Baserat på den nya hybridprovtekniken designar vi en algoritm som erbjuder en (1‐1/e‐ ) approximation. Vi utvärderar experimentellt den föreslagna metoden på omfattande datauppsättningar och visar att den avsevärt överträffar de toppmoderna lösningarna.
Dessutom, för att förbättra tidsprestanda bättre, Tong et al. föreslog en ny provtagningsmetod, hybridprovtagningsteknik REF, som fäste höga vikter på de användare som är benägna att påverkas av rykten i stället för att sampla noderna på ett enhetligt sätt.
Beyond Uniform Reverse Sampling: A Hybrid Sampling Technique for Misinformation Prevention
{'venue': 'IEEE INFOCOM 2019 - IEEE Conference on Computer Communications', 'journal': 'IEEE INFOCOM 2019 - IEEE Conference on Computer Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}