Hur falska nyheter går virala via sociala medier? Hur skiljer sig dess spridningsmönster från verkliga berättelser? I detta dokument försöker vi ta itu med problemet med att identifiera rykten, det vill säga falsk information, från mikroblogginlägg baserade på deras spridningsstruktur. Vi modellerar först mikroblogginläggsspridning med förökningsträd, som ger värdefulla ledtrådar om hur ett originalmeddelande överförs och utvecklas med tiden. Vi föreslår sedan en kärnbaserad metod som kallas förökningsträdkärna, som fångar högordermönster som differentierar olika typer av rykten genom att utvärdera likheterna mellan deras förökningsträdstrukturer. Experimentella resultat på två verkliga datauppsättningar visar att den föreslagna kärnbaserade metoden kan upptäcka rykten snabbare och mer exakt än toppmoderna modeller för att upptäcka rykten.
REF använde trädkärna för att fånga likheten mellan förökningsträd genom att räkna deras liknande understrukturer för att identifiera olika typer av rykten på Twitter.
Detect Rumors in Microblog Posts Using Propagation Structure via Kernel Learning
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}