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申请/专利权人：河北大学

摘要：本发明公开了一种网络谣言检测的G‑rumorGAT模型的构建方法，具体包括以下步骤：S1.构建G‑rumorGAT模型；S2.将关于言论信息的数据集中的样本划分为训练集、验证集和测试集，将训练集、验证集和测试集中的样本输入到G‑rumorGAT模型中进行训练，经过训练集、验证集和测试集训练后，对G‑rumorGAT模型的参数进行修订；S3.对修订参数后的G‑rumorGAT模型进行评估。本发明可以捕捉到谣言传播过程中复杂的交互关系，从而对谣言实现有效检测。

主权项：1.一种网络谣言检测的G-rumorGAT模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.构建G-rumorGAT模型；S2.将关于言论信息的数据集中的样本划分为训练集、验证集和测试集，通过损失函数将训练集、验证集和测试集中的样本输入到G-rumorGAT模型中进行训练，经过训练集、验证集和测试集训练，对G-rumorGAT模型的参数进行修订；S3.对修订参数后的G-rumorGAT模型进行评估；步骤S2中将训练集、验证集和测试集中的样本输入到G-rumorGAT模型中进行训练的方法为：S2-1.将样本输入到G-rumorGAT模型的第一部分进行预处理，得到根节点的初始化特征向量xr、其他各节点的初始化特征向量x1,…,xn－1以及边的邻接矩阵，其中，n为节点的总数量，xr，x1-xn－1∈Rd0，d0为初始化特征向量的维度；根据各节点分别对应的初始化特征向量和边的邻接矩阵，构建信息传播方向上的关系异构图GTD和信息扩散方向上的关系异构图GBU；S2-2.将信息传播方向上的关系异构图GTD输入到G-rumorGAT模型的第二部分，得到G-rumorGAT模型的第二部分输出的信息传播方向上每个节点的特征向量，将所述信息扩散方向上的关系异构图GBU输入到G-rumorGAT模型的第二部分，得到G-rumorGAT模型的第二部分输出的信息扩散方向上每个节点的特征向量；S2-3.将所述G-rumorGAT模型的第二部分输出的信息传播方向上每个节点的特征向量输入到G-rumorGAT模型的第三部分进行聚合，得到聚合后信息传播方向上的特征向量，将所述G-rumorGAT模型的第二部分输出的信息扩散方向上每个节点的特征向量输入到G-rumorGAT模型的第三部分进行聚合，得到聚合后信息扩散方向上的特征向量；将聚合后的信息传播方向上的特征向量和信息扩散方向上的特征向量进行池化并连接，将连接后的特征向量通过FC层和softmax函数，计算谣言分别属于真谣言、假谣言、未经证实的谣言和非谣言的概率，得到样本的检测结果。

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权利要求：

百度查询： 河北大学 一种网络谣言检测的G-rumorGAT模型的构建方法