Att automatiskt identifiera rykten från sociala medier på nätet, särskilt mikrobloggande webbplatser, är en viktig forskningsfråga. Det mesta av det befintliga arbetet för att upptäcka rykten fokuserar på modellering av funktioner relaterade till mikrobloggens innehåll, användare och spridningsmönster, men bortser från betydelsen av variationen av dessa sociala sammanhangsfunktioner under meddelandeutbredningen över tiden. I denna studie föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för att fånga de tidsbundna egenskaperna hos dessa funktioner baserat på tidsserien av ryktets livscykel, där tidsseriemodelleringsteknik används för att införliva olika sociala kontextinformation. Våra experiment med hjälp av händelserna i två mikroblog datauppsättningar bekräftar att metoden överträffar toppmoderna rykten upptäckt närmar sig med stora marginaler. Dessutom visar vår modell ett starkt resultat när det gäller att upptäcka rykten i ett tidigt skede efter deras första sändning.
REF fokuserade på att upptäcka falska rykten i Twitter med hjälp av tidsserier.
Detect Rumors Using Time Series of Social Context Information on Microblogging Websites
{'venue': "CIKM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}