假新闻,虚假或误导性信息作为新闻,对社会的许多方面产生了重大影响,例如在政治或医疗域名。由于假新闻的欺骗性,仅将自然语言处理(NLP)技术应用于新闻内容不足。多级社会上下文信息(新闻出版商和社交媒体的参与者)和用户参与的时间信息是假新闻检测中的重要信息。然而,正确使用此信息,介绍了三个慢性困难:1)多级社会上下文信息很难在没有信息丢失的情况下使用,2)难以使用时间信息以及多级社会上下文信息,3 )具有多级社会背景和时间信息的新闻表示难以以端到端的方式学习。为了克服所有三个困难,我们提出了一种新颖的假新闻检测框架,杂扫描。我们使用元路径在不损失的情况下提取有意义的多级社会上下文信息。 COMA-PATO,建议连接两个节点类型的复合关系,以捕获异构图中的语义。然后,我们提出了元路径实例编码和聚合方法,以捕获用户参与的时间信息,并生成新闻代表端到端。根据我们的实验,杂扫不断的性能改善了最先进的假新闻检测方法。
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Users' involvement in creating and propagating news is a vital aspect of fake news detection in online social networks. Intuitively, credible users are more likely to share trustworthy news, while untrusted users have a higher probability of spreading untrustworthy news. In this paper, we construct a dual-layer graph (i.e., the news layer and the user layer) to extract multiple relations of news and users in social networks to derive rich information for detecting fake news. Based on the dual-layer graph, we propose a fake news detection model named Us-DeFake. It learns the propagation features of news in the news layer and the interaction features of users in the user layer. Through the inter-layer in the graph, Us-DeFake fuses the user signals that contain credibility information into the news features, to provide distinctive user-aware embeddings of news for fake news detection. The training process conducts on multiple dual-layer subgraphs obtained by a graph sampler to scale Us-DeFake in large scale social networks. Extensive experiments on real-world datasets illustrate the superiority of Us-DeFake which outperforms all baselines, and the users' credibility signals learned by interaction relation can notably improve the performance of our model.
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假新闻是制作作为真实的信息,有意欺骗读者。最近,依靠社交媒体的人民币为新闻消费的人数显着增加。由于这种快速增加,错误信息的不利影响会影响更广泛的受众。由于人们对这种欺骗性的假新闻的脆弱性增加,在早期阶段检测错误信息的可靠技术是必要的。因此,作者提出了一种基于图形的基于图形的框架社会图,其具有多头关注和发布者信息和新闻统计网络(SOMPS-Net),包括两个组件 - 社交交互图(SIG)和发布者和新闻统计信息(PNS)。假设模型在HealthStory DataSet上进行了实验,并在包括癌症,阿尔茨海默,妇产科和营养等各种医疗主题上推广。 Somps-Net明显优于其他基于现实的图表的模型,在HealthStory上实验17.1%。此外,早期检测的实验表明,Somps-Net预测的假新闻文章在其广播仅需8小时内为79%确定。因此,这项工作的贡献奠定了在早期阶段捕获多种医疗主题的假健康新闻的基础。
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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.
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检测假新闻对于确保信息的真实性和维持新闻生态系统的可靠性至关重要。最近,由于最近的社交媒体和伪造的内容生成技术(例如Deep Fake)的扩散,假新闻内容的增加了。假新闻检测的大多数现有方式都集中在基于内容的方法上。但是,这些技术中的大多数无法处理生成模型生产的超现实合成媒体。我们最近的研究发现,真实和虚假新闻的传播特征是可以区分的,无论其方式如何。在这方面,我们已经根据社会环境调查了辅助信息,以检测假新闻。本文通过基于混合图神经网络的方法分析了假新闻检测的社会背景。该混合模型基于将图形神经网络集成到新闻内容上的新闻和BI定向编码器表示的传播中,以了解文本功能。因此,这种提出的方​​法可以学习内容以及上下文特征,因此能够在Politifact上以F1分别为0.91和0.93的基线模型和八西八角数据集的基线模型,分别超过了基线模型,分别在八西八学数据集中胜过0.93
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Fake news detection has become a research area that goes way beyond a purely academic interest as it has direct implications on our society as a whole. Recent advances have primarily focused on textbased approaches. However, it has become clear that to be effective one needs to incorporate additional, contextual information such as spreading behaviour of news articles and user interaction patterns on social media. We propose to construct heterogeneous social context graphs around news articles and reformulate the problem as a graph classification task. Exploring the incorporation of different types of information (to get an idea as to what level of social context is most effective) and using different graph neural network architectures indicates that this approach is highly effective with robust results on a common benchmark dataset.
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Anomaly analytics is a popular and vital task in various research contexts, which has been studied for several decades. At the same time, deep learning has shown its capacity in solving many graph-based tasks like, node classification, link prediction, and graph classification. Recently, many studies are extending graph learning models for solving anomaly analytics problems, resulting in beneficial advances in graph-based anomaly analytics techniques. In this survey, we provide a comprehensive overview of graph learning methods for anomaly analytics tasks. We classify them into four categories based on their model architectures, namely graph convolutional network (GCN), graph attention network (GAT), graph autoencoder (GAE), and other graph learning models. The differences between these methods are also compared in a systematic manner. Furthermore, we outline several graph-based anomaly analytics applications across various domains in the real world. Finally, we discuss five potential future research directions in this rapidly growing field.
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Graph neural network, as a powerful graph representation technique based on deep learning, has shown superior performance and attracted considerable research interest. However, it has not been fully considered in graph neural network for heterogeneous graph which contains different types of nodes and links. The heterogeneity and rich semantic information bring great challenges for designing a graph neural network for heterogeneous graph. Recently, one of the most exciting advancements in deep learning is the attention mechanism, whose great potential has been well demonstrated in various areas. In this paper, we first propose a novel heterogeneous graph neural network based on the hierarchical attention, including node-level and semantic-level attentions. Specifically, the node-level attention aims to learn the importance between a node and its metapath based neighbors, while the semantic-level attention is able to learn the importance of different meta-paths. With the learned importance from both node-level and semantic-level attention, the importance of node and meta-path can be fully considered. Then the proposed model can generate node embedding by aggregating features from meta-path based neighbors in a hierarchical manner. Extensive experimental results on three real-world heterogeneous graphs not only show the superior performance of our proposed model over the state-of-the-arts, but also demonstrate its potentially good interpretability for graph analysis.
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异质图卷积网络在解决异质网络数据的各种网络分析任务方面已广受欢迎,从链接预测到节点分类。但是,大多数现有作品都忽略了多型节点之间的多重网络的关系异质性,而在元路径中,元素嵌入中关系的重要性不同,这几乎无法捕获不同关系跨不同关系的异质结构信号。为了应对这一挑战,这项工作提出了用于异质网络嵌入的多重异质图卷积网络(MHGCN)。我们的MHGCN可以通过多层卷积聚合自动学习多重异质网络中不同长度的有用的异质元路径相互作用。此外,我们有效地将多相关结构信号和属性语义集成到学习的节点嵌入中,并具有无监督和精选的学习范式。在具有各种网络分析任务的五个现实世界数据集上进行的广泛实验表明,根据所有评估指标,MHGCN与最先进的嵌入基线的优势。
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Twitter机器人检测已成为打击错误信息,促进社交媒体节制并保持在线话语的完整性的越来越重要的任务。最先进的机器人检测方法通常利用Twitter网络的图形结构,在面对传统方法无法检测到的新型Twitter机器人时,它们表现出令人鼓舞的性能。但是,现有的Twitter机器人检测数据集很少是基于图形的,即使这些基于图形的数据集也遭受有限的数据集量表,不完整的图形结构以及低注释质量。实际上,缺乏解决这些问题的大规模基于图的Twitter机器人检测基准,严重阻碍了基于图形的机器人检测方法的开发和评估。在本文中,我们提出了Twibot-22,这是一个综合基于图的Twitter机器人检测基准,它显示了迄今为止最大的数据集,在Twitter网络上提供了多元化的实体和关系,并且与现有数据集相比具有更好的注释质量。此外,我们重新实施35代表性的Twitter机器人检测基线,并在包括Twibot-22在内的9个数据集上进行评估,以促进对模型性能和对研究进度的整体了解的公平比较。为了促进进一步的研究,我们将所有实施的代码和数据集巩固到Twibot-22评估框架中,研究人员可以在其中始终如一地评估新的模型和数据集。 Twibot-22 Twitter机器人检测基准和评估框架可在https://twibot22.github.io/上公开获得。
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许多真实世界图(网络)是具有不同类型的节点和边缘的异构。异构图嵌入,旨在学习异构图的低维节点表示,对于各种下游应用至关重要。已经提出了许多基于元路径的嵌入方法来学习近年来异构图的语义信息。然而,在学习异构图形嵌入时,大多数现有技术都在图形结构信息中忽略了图形结构信息。本文提出了一种新颖的结构意识异构图形神经网络(SHGNN),以解决上述限制。详细地,我们首先利用特征传播模块来捕获元路径中中间节点的本地结构信息。接下来,我们使用树关注聚合器将图形结构信息结合到元路径上的聚合模块中。最后,我们利用了元路径聚合器熔断来自不同元路径的聚合的信息。我们对节点分类和聚类任务进行了实验,并在基准数据集中实现了最先进的结果,该数据集显示了我们所提出的方法的有效性。
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本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片(Sota)。它填补了空白,因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面,目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性:动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播,友谊的形成,友谊的形成等,另一方面,可以捕获各种复杂关系,提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。
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假新闻的迅速增加,这对社会造成重大损害,触发了许多假新闻相关研究,包括开发假新闻检测和事实验证技术。这些研究的资源主要是从Web数据中获取的公共数据集。我们通过三个观点调查了与假新闻研究相关的118个数据集:(1)假新闻检测,(2)事实验证,(3)其他任务;例如,假新闻和讽刺检测分析。我们还详细描述了他们的利用任务及其特征。最后,我们突出了假新闻数据集建设中的挑战以及解决这些挑战的一些研究机会。我们的调查通过帮助研究人员找到合适的数据集来促进假新闻研究,而无需重新发明轮子,从而提高了深度的假新闻研究。
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保持个人特征和复杂的关系,广泛利用和研究了图表数据。通过更新和聚合节点的表示,能够捕获结构信息,图形神经网络(GNN)模型正在获得普及。在财务背景下,该图是基于实际数据构建的,这导致复杂的图形结构,因此需要复杂的方法。在这项工作中,我们在最近的财务环境中对GNN模型进行了全面的审查。我们首先将普通使用的财务图分类并总结每个节点的功能处理步骤。然后,我们总结了每个地图类型的GNN方法,每个区域的应用,并提出一些潜在的研究领域。
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多药物(定义为使用多种药物)是一种标准治疗方法,尤其是对于严重和慢性疾病。但是,将多种药物一起使用可能会导致药物之间的相互作用。药物 - 药物相互作用(DDI)是一种与另一种药物结合时的影响发生变化时发生的活性。 DDI可能会阻塞,增加或减少药物的预期作用,或者在最坏情况下,会产生不利的副作用。虽然准时检测DDI至关重要,但由于持续时间短,并且在临床试验中识别它们是时间的,而且昂贵,并且要考虑许多可能的药物对进行测试。结果,需要计算方法来预测DDI。在本文中,我们提出了一种新型的异质图注意模型Han-DDI,以预测药物 - 药物相互作用。我们建立了具有不同生物实体的药物网络。然后,我们开发了一个异质的图形注意网络,以使用药物与其他实体的关系学习DDI。它由一个基于注意力的异质图节点编码器组成,用于获得药物节点表示和用于预测药物相互作用的解码器。此外,我们利用全面的实验来评估我们的模型并将其与最先进的模型进行比较。实验结果表明,我们提出的方法Han-DDI的表现可以显着,准确地预测DDI,即使对于新药也是如此。
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谣言在社交媒体的时代猖獗。谈话结构提供有价值的线索,以区分真实和假声明。然而,现有的谣言检测方法限制为用户响应的严格关系或过度简化对话结构。在这项研究中,为了减轻不相关的帖子施加的负面影响,基本上加强了用户意见的相互作用,首先将谈话线作为无向相互作用图。然后,我们提出了一种用于谣言分类的主导分层图注意网络,其提高了考虑整个社会环境的响应帖子的表示学习,并参加可以在语义上推断目标索赔的帖子。三个Twitter数据集的广泛实验表明,我们的谣言检测方法比最先进的方法实现了更好的性能,并且展示了在早期阶段检测谣言的优异容量。
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社交媒体的重要性在过去几十年中增加了流畅,因为它帮助人们甚至是世界上最偏远的角落保持联系。随着技术的出现,数字媒体比以往任何时候都变得更加相关和广泛使用,并且在此之后,假冒新闻和推文的流通中有一种复兴,需要立即关注。在本文中,我们描述了一种新的假新闻检测系统,可自动识别新闻项目是“真实的”或“假”,作为我们在英语挑战中的约束Covid-19假新闻检测中的工作的延伸。我们使用了一个由预先训练的模型组成的集合模型,然后是统计特征融合网络,以及通过在新闻项目或推文中的各种属性,如源,用户名处理,URL域和作者中的各种属性结合到统计特征中的各种属性。我们所提出的框架还规定了可靠的预测性不确定性以及分类任务的适当类别输出置信水平。我们在Covid-19假新闻数据集和Fakenewsnet数据集上评估了我们的结果,以显示所提出的算法在短期内容中检测假新闻以及新闻文章中的算法。我们在Covid-19数据集中获得了0.9892的最佳F1分,以及Fakenewsnet数据集的F1分数为0.9073。
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图形神经网络(GNN)在解决图形结构数据(即网络)方面的各种分析任务方面已广受欢迎。典型的gnns及其变体遵循一种消息的方式,该方式通过网络拓扑沿网络拓扑的特征传播过程获得网络表示,然而,它们忽略了许多现实世界网络中存在的丰富文本语义(例如,局部单词序列)。现有的文本丰富网络方法通过主要利用内部信息(例如主题或短语/单词)来整合文本语义,这些信息通常无法全面地挖掘文本语义,从而限制了网络结构和文本语义之间的相互指导。为了解决这些问题,我们提出了一个具有外部知识(TEKO)的新型文本富裕的图形神经网络,以充分利用文本丰富的网络中的结构和文本信息。具体而言,我们首先提出一个灵活的异质语义网络,该网络结合了文档和实体之间的高质量实体和互动。然后,我们介绍两种类型的外部知识,即结构化的三胞胎和非结构化实体描述,以更深入地了解文本语义。我们进一步为构建的异质语义网络设计了互惠卷积机制,使网络结构和文本语义能够相互协作并学习高级网络表示。在四个公共文本丰富的网络以及一个大规模的电子商务搜索数据集上进行了广泛的实验结果,这说明了Teko优于最先进的基线。
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Recently, online social media has become a primary source for new information and misinformation or rumours. In the absence of an automatic rumour detection system the propagation of rumours has increased manifold leading to serious societal damages. In this work, we propose a novel method for building automatic rumour detection system by focusing on oversampling to alleviating the fundamental challenges of class imbalance in rumour detection task. Our oversampling method relies on contextualised data augmentation to generate synthetic samples for underrepresented classes in the dataset. The key idea exploits selection of tweets in a thread for augmentation which can be achieved by introducing a non-random selection criteria to focus the augmentation process on relevant tweets. Furthermore, we propose two graph neural networks(GNN) to model non-linear conversations on a thread. To enhance the tweet representations in our method we employed a custom feature selection technique based on state-of-the-art BERTweet model. Experiments of three publicly available datasets confirm that 1) our GNN models outperform the the current state-of-the-art classifiers by more than 20%(F1-score); 2) our oversampling technique increases the model performance by more than 9%;(F1-score) 3) focusing on relevant tweets for data augmentation via non-random selection criteria can further improve the results; and 4) our method has superior capabilities to detect rumours at very early stage.
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近年来,异构图形神经网络(HGNNS)一直在开花,但每个工作所使用的独特数据处理和评估设置会让他们的进步完全了解。在这项工作中,我们通过使用其官方代码,数据集,设置和超参数来展示12个最近的HGNN的系统再现,揭示了关于HGNN的进展的令人惊讶的结果。我们发现,由于设置不当,简单的均匀GNN,例如GCN和GAT在很大程度上低估了。具有适当输入的GAT通常可以匹配或优于各种场景的所有现有HGNN。为了促进稳健和可重复的HGNN研究,我们构建异构图形基准(HGB),由具有三个任务的11个不同数据集组成。 HGB标准化异构图数据分割,特征处理和性能评估的过程。最后,我们介绍了一个简单但非常强大的基线简单 - HGN - 这显着优于HGB上以前的所有模型 - 以加速未来HGNN的进步。
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