基于异质图注意力网络的重叠社区发现方法

为解决异质网络重叠社区发现问题,提出一种基于异质图注意力网络的重叠社区发现模型。通过异质图注意力网络的双层注意力机制,从节点级与语义级充分挖掘节点、元路径在信息表示中的重要程度,并进行分层聚合获得节点特征向量,将伯努利-泊松模型与图卷积网络整合,在生成社区隶属关系矩阵的基础上优化社区重叠度进行重叠社区划分。模型改变异质图注意力网络的激活函数,改善梯度消失问题,将异质图注意力网络与伯努利-泊松模型结合实现异质网络的重叠社区发现。使用真实数据集进行实验,实验结果表明,模型可以利用异质网络节点信息多样性进行重叠社区发现,相对传统社区发现方法具备较好的稳定性和准确性。

基于事件-词语-特征异质图的微博谣言检测新方法

当前微博谣言检测研究大多基于微博原文、评论内容及其相互关系,忽略了情感特征、语法特征及语言特征等重要因素的影响。为此,该文提出了一种基于事件-词语-特征异质图的微博谣言检测新方法。首先,在传统方法基础上引入情感、语法、心理等方面的知识,提出文本特征的概念以有效挖掘微博事件中蕴含的情感特征、语法特征以及语言特征。然后,综合微博评论、文本词语及文本特征对谣言检测结果的影响,构建用于谣言检测的事件-词语-特征异质图。最后,利用GraphSAGE和异质图注意力网络在节点表达方面的优势提出新的节点信息聚合方法,以此在区分节点类型重要性的同时降低节点集规模带来的影响。实验结果表明,该方法能有效提高微博事件表示的准确性;相对于传统机器学习方法和典型的深度学习方法而言,该方法在谣言检测精度上具有明显优势。