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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明公开了基于用户帖子关系的多视图协同过滤虚假新闻检测方法，涉及虚假新闻检测技术领域，其技术方案要点是：利用难以伪装的用户‑帖子关系来建模用户对于新闻真实性的偏好，具体来说，构建了一个3D矩阵，以便在每个单一视图中进行用户到帖子和帖子到用户的传播；以及为多个帖子标签构建多个视图，同时在全局视图中采用对比学习。此外，本发明提供两种整合多个视图以全面捕捉高级用户行为特征的策略：第一种策略利用元学习来获得适当的用户偏好权重，第二种策略利用标准偏差度量来评估用户偏好的明确性；最后，利用帖子特征和用户行为特征识别虚假新闻，充分利用用户的不同偏好特征，提高新闻真假性特征提取效率，提高虚假新闻识别准确率。
主权项：1.基于用户帖子关系的多视图协同过滤虚假新闻检测方法，其特征是：所述方法包括以下步骤：S1：对新闻的源文本进行处理得到其文本特征；S2：根据不同标签的帖子中的用户与帖子的传播关系构造多视图，并在单个视图中进行信息传递得到总视图的用户和帖子表示；S3：计算各个子视图之间用户表示的标准差作为用户偏好明确性权重来聚合总视图中的用户表示得到用户偏好明确性表示；S4：利用元学习训练得到用户偏好权重Wp来聚合个子视图的用户表示得到每个用户的用户偏好表示，对于一个帖子，取参与该帖子的所有用户偏好表示的均值作为该帖子的用户偏好表示；S5：将所述S1～S4所有的特征进行拼接得到最终的帖子的特征，设计并实现一个全连接层的神经网络用于预测新闻的真假标签；S6：用交叉熵损失训练所述S5得到的整个网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于用户帖子关系的多视图协同过滤虚假新闻检测方法
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