跨领域假新闻检测的宏观和微观层次转移学习框架

本研究解决了现有跨领域假新闻检测方法在知识转移中的两个主要局限性：未考虑内容中与真实度无关特征的负面影响，以及忽视用户参与和新闻内容之间的关系。提出的宏观和微观层次转移学习框架（MMHT）通过显式区分相关特征和生成基于用户共享行为的参与特征，提高了假新闻检测的性能和知识转移的有效性。实验证明，该框架显著优于现有的最先进方法。