主张感知图神经网络预测谣言传播
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。在本研究中，我们提出了一种立场感知的图神经网络（stance-aware GNN），利用用户立场主动预测信息传播，通过定制四条信息传递路径以及可训练的注意力权重来提供解释性。通过在真实数据集上评估，立场感知的 GNN 在击败基准测试 32.65％之外，并且在没有用户立场的先进 GNN 上超过...
本研究提出了一种立场感知的图神经网络，通过预测用户立场来提供解释性，并在真实数据集上评估。结果显示，立场感知的 GNN 在击败基准测试 32.65％之外，并且在没有用户立场的先进 GNN 上超过 4.69％。注意力权重表明用户的反对立场对其邻居的行为有更大的影响，起到了社交纠正的作用来阻止信息传播。
