Published January 1, 2017
| Version v1
Publication
Open
Detect Rumors in Microblog Posts Using Propagation Structure via Kernel Learning
Creators
- 1. Chinese University of Hong Kong
- 2. Qatar Airways (Qatar)
- 3. Institute of Software
Description
How fake news goes viral via social media?How does its propagation pattern differ from real stories?In this paper, we attempt to address the problem of identifying rumors, i.e., fake information, out of microblog posts based on their propagation structure.We firstly model microblog posts diffusion with propagation trees, which provide valuable clues on how an original message is transmitted and developed over time.We then propose a kernel-based method called Propagation Tree Kernel, which captures high-order patterns differentiating different types of rumors by evaluating the similarities between their propagation tree structures.Experimental results on two real-world datasets demonstrate that the proposed kernel-based approach can detect rumors more quickly and accurately than state-ofthe-art rumor detection models.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
كيف تنتشر الأخبار المزيفة عبر وسائل التواصل الاجتماعي ؟كيف يختلف نمط انتشارها عن القصص الحقيقية ؟في هذه الورقة، نحاول معالجة مشكلة تحديد الشائعات، أي المعلومات المزيفة، من مشاركات المدونات الصغيرة بناءً على هيكل انتشارها. نقوم أولاً بنمذجة نشر المدونات الصغيرة باستخدام أشجار الانتشار، والتي توفر أدلة قيمة حول كيفية نقل الرسالة الأصلية وتطويرها بمرور الوقت. ثم نقترح طريقة قائمة على النواة تسمى نواة شجرة الانتشار، والتي تلتقط أنماطًا عالية الترتيب تميز أنواعًا مختلفة من الشائعات من خلال تقييم أوجه التشابه بين هياكل شجرة الانتشار الخاصة بها. تثبت النتائج التجريبية على مجموعتين من البيانات في العالم الحقيقي أن النهج المقترح القائم على النواة يمكنه اكتشاف الشائعات بسرعة ودقة أكبر من نماذج اكتشاف الشائعات الحديثة.Translated Description (French)
Comment les fausses nouvelles deviennent virales via les médias sociaux ?En quoi son mode de propagation diffère-t-il des histoires réelles ?Dans cet article, nous tentons de résoudre le problème de l'identification de rumeurs, c'est-à-dire de fausses informations, à partir de messages de microblog en fonction de leur structure de propagation. Nous modélisons d'abord la diffusion de messages de microblog avec des arbres de propagation, qui fournissent des indices précieux sur la façon dont un message original est transmis et développé au fil du temps. Nous proposons ensuite une méthode basée sur le noyau appelée Propagation Tree Kernel, qui capture des modèles d'ordre élevé différenciant différents types de rumeurs en évaluant les similitudes entre leurs structures d'arbres de propagation. Les résultats expérimentaux sur deux ensembles de données du monde réel démontrent que l'approche basée sur le noyau proposée peut détecter les rumeurs plus rapidement et avec plus de précision que les modèles de détection de rumeurs d'état de l'art.Translated Description (Spanish)
¿Cómo se vuelven virales las noticias falsas a través de las redes sociales?¿En qué se diferencia su patrón de propagación de las historias reales?En este documento, intentamos abordar el problema de identificar rumores, es decir, información falsa, a partir de publicaciones de microblogs en función de su estructura de propagación. En primer lugar, modelamos la difusión de publicaciones de microblogs con árboles de propagación, que proporcionan pistas valiosas sobre cómo se transmite y desarrolla un mensaje original a lo largo del tiempo. A continuación, proponemos un método basado en kernel llamado Propagation Tree Kernel, que captura patrones de alto orden que diferencian diferentes tipos de rumores mediante la evaluación de las similitudes entre sus estructuras de árbol de propagación. Los resultados experimentales en dos conjuntos de datos del mundo real demuestran que el enfoque basado en kernel propuesto puede detectar rumores de manera más rápida y precisa que los modelos de detección de rumores de última generación.Files
P17-1066.pdf.pdf
Files
(226 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:5360980bad11bf9723da89687501effc
|
226 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- اكتشاف الشائعات في مشاركات المدونات الصغيرة باستخدام بنية الانتشار عبر تعلم النواة
- Translated title (French)
- Détecter les rumeurs dans les messages de microblog à l'aide de la structure de propagation via l'apprentissage du noyau
- Translated title (Spanish)
- Detectar rumores en publicaciones de microblogs utilizando la estructura de propagación a través de Kernel Learning
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2742144412
- DOI
- 10.18653/v1/p17-1066
References
- https://openalex.org/W1483204556
- https://openalex.org/W1546111015
- https://openalex.org/W1587871245
- https://openalex.org/W1638051351
- https://openalex.org/W1974674099
- https://openalex.org/W1975594555
- https://openalex.org/W2027424931
- https://openalex.org/W2032897813
- https://openalex.org/W2051405935
- https://openalex.org/W2084591134
- https://openalex.org/W2085645467
- https://openalex.org/W2103349228
- https://openalex.org/W2108211831
- https://openalex.org/W2116786260
- https://openalex.org/W2120814856
- https://openalex.org/W2127713198
- https://openalex.org/W2142869398
- https://openalex.org/W2159981908
- https://openalex.org/W2166434810
- https://openalex.org/W2167024389
- https://openalex.org/W2188594517
- https://openalex.org/W2247790283
- https://openalex.org/W2281420995
- https://openalex.org/W2577716227
- https://openalex.org/W2577888896
- https://openalex.org/W2964303953