加权图卷积神经网络在谣言检测中的应用.docx
加权图卷积神经网络在谣言检测中的应用
目录
加权图卷积神经网络在谣言检测中的应用（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
二、加权图卷积神经网络理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
图卷积神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
加权图卷积神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
网络架构与工作流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
三、谣言检测中的关键技术应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
特征提取与表示学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
谣言特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
加权图卷积神经网络在谣言检测中的具体应用．．．．．．．．．．．．．．．23
四、加权图卷积神经网络模型构建与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
模型训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
五、实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
数据集及来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
模型性能评估与对比研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
六、案例分析与应用实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
典型案例选取与介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
案例分析过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
实践应用成果展示与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
七、面临挑战与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
当前面临的挑战分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
可能的解决方案与途径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
未来发展趋势预测与研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
八、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
研究贡献与成果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
对未来研究的建议与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
加权图卷积神经网络在谣言检测中的应用（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．56
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
1.2研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．