När ett budskap, till exempel en nyhet, sprider sig i sociala nätverk, hur kan vi då klassificera det i grupper av intressen, till exempel äkta eller falska nyheter? Klassificering av innehåll i sociala medier är en grundläggande uppgift för sociala medier gruvdrift, och de flesta befintliga metoder ser det som ett text kategorisering problem och främst fokusera på att använda innehållsfunktioner, såsom ord och hashtags. Men för många nya applikationer som falska nyheter och rykte upptäckt, är det mycket utmanande, om inte omöjligt, att identifiera användbara funktioner från innehåll. Till exempel, avsiktliga spridare av falska nyheter kan manipulera innehållet för att få det att se ut som riktiga nyheter. För att ta itu med detta problem koncentrerar sig detta dokument på att modellera spridningen av budskap i ett socialt nätverk. Spektiskt föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt, TraceMiner, för att (1) sluta sig till inbäddningar av sociala medieanvändare med sociala nätverksstrukturer; och (2) använda en LSTM-RNN för att representera och klassificera spridningsvägar för ett budskap. Eftersom innehållsinformationen är gles och bullrig på sociala medier, kan TraceMiner ge en hög grad av klassicering noggrannhet även i avsaknad av innehållsinformation. Experimentella resultat på verkliga datauppsättningar visar överlägsenheten över state-of-the-art metoder i uppgiften att falska nyheter upptäckt och nyhetskategorisering.
Wu och Al. REF använder ett LSTM-RNN-nätverk över sociala medier spridningsvägar av nyheter för att klassificera falska nyheter.
Tracing Fake-News Footprints: Characterizing Social Media Messages by How They Propagate
{'venue': "WSDM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}