Nowadays, fake news easily propagates through online social networks and becomes a grand threat to individuals and society. Assessing the authenticity of news is challenging due to its elaborately fabricated contents, making it difficult to obtain large-scale annotations for fake news data. Due to such data scarcity issues, detecting fake news tends to fail and overfit in the supervised setting. Recently, graph neural networks (GNNs) have been adopted to leverage the richer relational information among both labeled and unlabeled instances. Despite their promising results, they are inherently focused on pairwise relations between news, which can limit the expressive power for capturing fake news that spreads in a group-level. For example, detecting fake news can be more effective when we better understand relations between news pieces shared among susceptible users. To address those issues, we propose to leverage a hypergraph to represent group-wise interaction among news, while focusing on important news relations with its dual-level attention mechanism. Experiments based on two benchmark datasets show that our approach yields remarkable performance and maintains the high performance even with a small subset of labeled news data.

Social media has been one of the main information consumption sources for the public, allowing people to seek and spread information more quickly and easily. However, the rise of various social media platforms also enables the proliferation of online misinformation. In particular, misinformation in the health domain has significant impacts on our society such as the COVID-19 infodemic. Therefore, health misinformation in social media has become an emerging research direction that attracts increasing attention from researchers of different disciplines. Compared to misinformation in other domains, the key differences of health misinformation include the potential of causing actual harm to humans' bodies and even lives, the hardness to identify for normal people, and the deep connection with medical science. In addition, health misinformation on social media has distinct characteristics from conventional channels such as television on multiple dimensions including the generation, dissemination, and consumption paradigms. Because of the uniqueness and importance of combating health misinformation in social media, we conduct this survey to further facilitate interdisciplinary research on this problem. In this survey, we present a comprehensive review of existing research about online health misinformation in different disciplines. Furthermore, we also systematically organize the related literature from three perspectives: characterization, detection, and intervention. Lastly, we conduct a deep discussion on the pressing open issues of combating health misinformation in social media and provide future directions for multidisciplinary researchers.

机器学习模型在许多领域都表现出了有希望的表现。但是，担心他们可能会偏向特定的群体，阻碍了他们在高级申请中的采用。因此，必须确保机器学习模型中的公平性。以前的大多数努力都需要访问敏感属性以减轻偏见。尽管如此，由于人们对隐私和法律依从性的认识日益增加，获得具有敏感属性的大规模数据通常是不可行的。因此，一个重要的研究问题是如何在隐私下做出公平的预测？在本文中，我们研究了半私人环境中公平分类的新问题，其中大多数敏感属性都是私有的，只有少量的干净敏感属性可用。为此，我们提出了一个新颖的框架Fairsp，可以首先学会通过利用有限的清洁敏感属性来纠正隐私保证下的嘈杂敏感属性。然后，它以对抗性方式共同建模校正和清洁数据以进行歧义和预测。理论分析表明，当大多数敏感属性都是私有的时，提出的模型可以确保公平。现实世界数据集的实验结果证明了所提出的模型在隐私下做出公平预测并保持高精度的有效性。

假新闻的广泛传播越来越威胁到个人和社会。在单个领域（例如政治）上自动假新闻发现已做出了巨大的努力。但是，相关性通常存在于多个新闻领域，因此有望同时检测多个域的假新闻。基于我们的分析，我们在多域假新闻检测中提出了两个挑战：1）域转移，是由域，情感，样式等领域之间的差异引起的。世界分类仅输出一个单个领域标签，而不管新闻文章的主题多样性如何。在本文中，我们提出了一个记忆引导的多视图多域假新闻检测框架（M $^3 $ fend），以应对这两个挑战。我们从多视图的角度对新闻作品进行建模，包括语义，情感和风格。具体而言，我们建议一个域存储库来丰富域信息，该信息可以根据可见的新闻和模型域特征来发现潜在的域标签。然后，以丰富的域信息为输入，域适配器可以从各个域中的新闻的多个视图中适应汇总歧视性信息。对英语和中文数据集进行的大量离线实验证明了M $^3 $ fend的有效性，在线测试在实践中验证了其优势。我们的代码可在https://github.com/ictmcg/m3fend上找到。

图形离群值检测是一项具有许多应用程序的新兴但至关重要的机器学习任务。尽管近年来算法扩散，但缺乏标准和统一的绩效评估设置限制了它们在现实世界应用中的进步和使用。为了利用差距，我们（据我们所知）（据我们所知）第一个全面的无监督节点离群值检测基准为unod，并带有以下亮点：（1）评估骨架从经典矩阵分解到最新图形神经的骨架的14个方法网络； （2）在现实世界数据集上使用不同类型的注射异常值和自然异常值对方法性能进行基准测试； （3）通过在不同尺度的合成图上使用运行时和GPU存储器使用算法的效率和可扩展性。基于广泛的实验结果的分析，我们讨论了当前渠道方法的利弊，并指出了多个关键和有希望的未来研究方向。

现代机器学习（ML）模型越来越流行，并广泛用于决策系统。但是，研究表明，ML歧视和不公平性的关键问题阻碍了他们对高级应用程序的采用。对公平分类器的最新研究引起了人们的重大关注，以开发有效的算法以实现公平性和良好的分类性能。尽管这些公平感知到的机器学习模型取得了巨大的成功，但大多数现有模型都需要敏感属性来预处理数据，将模型学习正规化或后处理预测以具有公平的预测。但是，由于隐私，法律或法规限制，敏感属性通常是不完整甚至不可用的。尽管我们缺乏训练目标域中公平模型的敏感属性，但可能存在具有敏感属性的类似域。因此，重要的是从类似域中利用辅助信息，以帮助改善目标域中的公平分类。因此，在本文中，我们研究了探索域适应以进行公平分类的新问题。我们提出了一个新框架，可以同时估算目标域中的公平分类器时，可以同时估算敏感属性。现实世界数据集的广泛实验说明了提出的公平分类模型的有效性，即使目标域中没有敏感属性。

大型预训练的语言模型（PLM）的最新进展导致了自然语言理解（NLU）任务的令人印象深刻的增长，并具有特定于任务的微调。但是，直接调整PLM在很大程度上依赖大量的标记实例，这些实例通常很难获得。迅速对PLM的调整已被证明对各种少数次任务很有价值。现有的作品研究基于迅速的NLU任务的基于及时的调整，主要集中于用语言器来得出正确的标签单词或生成及时的模板，以从PLM中启发语义。此外，还对常规数据增强方法进行了验证，可用于少量射击任务。但是，目前几乎没有针对基于及时的调整范式设计的数据增强方法。因此，我们研究了迅速的少数射击学习者的新数据增强问题。由于标签语义对于迅速的调整至关重要，因此我们提出了一种新颖的标签引导数据增强方法促进DA，该方法利用了丰富的标签语义信息以进行数据增强。很少的文本分类任务的广泛实验结果表明，我们提出的框架通过有效利用标签语义和数据扩展来实现自然语言理解来实现卓越的性能。

在过去几年中，社交媒体上传播的错误消息激增，并导致了现实世界中的多种威胁。尽管有关于特定领域的虚假新闻（例如政治或医疗保健）的研究，但比较跨领域的虚假新闻几乎没有工作。在本文中，我们调查了2009年至2019年中国最大的Twitter式社交媒体平台的微博上的九个领域的虚假新闻。新收集的数据包含44,728个帖子，由40,215个用户发布，并重新发布了。 340万次。基于多域数据集的分布和传播，我们观察到，在诸如健康和医学之类的日常生活的领域中，虚假的消息比政治等其他领域的帖子更有效，但有效地传播的帖子较少，而政治虚假新闻具有最有效的扩散能力。关于微博上广泛散布的虚假新闻帖子与某些类型的用户（按性别，年龄等。此外，这些帖子都引起了重新播放的强烈情绪，并随着False-News启动器的积极参与而进一步扩散。我们的发现有可能在可疑新闻发现，真实性预测以及显示和解释中帮助设计错误的新闻检测系统。微博上的发现与现有作品的发现表明了细微的模式，这表明需要对来自不同平台，国家或语言的数据进行更多研究，以解决全球错误新闻。代码和新的匿名数据集可在https://github.com/ictmcg/characterizing-weibo-multi-domain-false-news上找到。

尽管机器学习模式的发展迅速和巨大成功，但广泛的研究暴露了继承潜在歧视和培训数据的社会偏见的缺点。这种现象阻碍了他们在高利益应用上采用。因此，已经采取了许多努力开发公平机器学习模型。其中大多数要求在培训期间提供敏感属性以学习公平的模型。然而，在许多现实世界应用中，由于隐私或法律问题，获得敏感的属性通常是不可行的，这挑战了现有的公平策略。虽然每个数据样本的敏感属性未知，但我们观察到训练数据中通常存在一些与敏感属性高度相关的非敏感功能，这可以用于缓解偏差。因此，在本文中，我们研究了一种探索与学习公平和准确分类器的敏感属性高度相关的特征的新问题。理论上我们通过最小化这些相关特征与模型预测之间的相关性，我们可以学习一个公平的分类器。基于这种动机，我们提出了一种新颖的框架，该框架同时使用这些相关的特征来准确预测和执行公平性。此外，该模型可以动态调整每个相关功能的正则化权重，以平衡其对模型分类和公平性的贡献。现实世界数据集的实验结果证明了拟议模型用于学习公平模型的效力，具有高分类准确性。

The development of social media user stance detection and bot detection methods rely heavily on large-scale and high-quality benchmarks. However, in addition to low annotation quality, existing benchmarks generally have incomplete user relationships, suppressing graph-based account detection research. To address these issues, we propose a Multi-Relational Graph-Based Twitter Account Detection Benchmark (MGTAB), the first standardized graph-based benchmark for account detection. To our knowledge, MGTAB was built based on the largest original data in the field, with over 1.55 million users and 130 million tweets. MGTAB contains 10,199 expert-annotated users and 7 types of relationships, ensuring high-quality annotation and diversified relations. In MGTAB, we extracted the 20 user property features with the greatest information gain and user tweet features as the user features. In addition, we performed a thorough evaluation of MGTAB and other public datasets. Our experiments found that graph-based approaches are generally more effective than feature-based approaches and perform better when introducing multiple relations. By analyzing experiment results, we identify effective approaches for account detection and provide potential future research directions in this field. Our benchmark and standardized evaluation procedures are freely available at: https://github.com/GraphDetec/MGTAB.