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基于强化学习的社交网络影响力最小化模型GCNNs-DDQN
1
作者
陈梓彦
袁得嵛
+1 位作者
孙泽宇
程佳琳
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第9期2458-2469,共12页
谣言传播迅速且危害较大,因此,利用辟谣信息对谣言传播进行抑制对于社会稳定有重要意义。为了使已经传播的谣言的影响力尽快减小并消失,提出一种结合图神经网络GCN、GNN、Double DQN的动态辟谣GCNNs-DDQN模型。使用GCN获得节点作为源节...
谣言传播迅速且危害较大,因此,利用辟谣信息对谣言传播进行抑制对于社会稳定有重要意义。为了使已经传播的谣言的影响力尽快减小并消失,提出一种结合图神经网络GCN、GNN、Double DQN的动态辟谣GCNNs-DDQN模型。使用GCN获得节点作为源节点和目标节点的初始节点嵌入,结合节点状态向量,将其作为输入传入4个耦合的GNN以获得复杂节点嵌入,进行Q值计算,同时使用Double DQN结合Q值与奖励,优化4个耦合的GNN和Double DQN模型的权重参数,从而实现根据谣言传播的情况,选择当前情况下影响力最大的节点发布辟谣信息。使用10个不同大小的真实数据集来评估模型的辟谣效果,并对各参数对辟谣效果的影响进行分析,最后进行消融实验。实验结果表明,GCNNs-DDQN模型具有更强的泛化能力,能够应用于不同的社交网络中,相较于传统算法,辟谣时间最高可缩短2个单位时间;对谣言有利的参数值的增加,会加大辟谣难度,增加阻断时间,而对辟谣信息有利的因素,则不一定会减少阻断时间,反而可能阻碍辟谣。
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关键词
谣言影响力最小化
图神经网络
Double
DQN
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题名
基于强化学习的社交网络影响力最小化模型GCNNs-DDQN
1
作者
陈梓彦
袁得嵛
孙泽宇
程佳琳
机构
中国人民公安大学信息网络安全学院
安全防范技术与风险评估公安部重点实验室
出处
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第9期2458-2469,共12页
基金
中国人民公安大学网络空间安全执法技术双一流创新研究专项(2023SYL07)。
文摘
谣言传播迅速且危害较大,因此,利用辟谣信息对谣言传播进行抑制对于社会稳定有重要意义。为了使已经传播的谣言的影响力尽快减小并消失,提出一种结合图神经网络GCN、GNN、Double DQN的动态辟谣GCNNs-DDQN模型。使用GCN获得节点作为源节点和目标节点的初始节点嵌入,结合节点状态向量,将其作为输入传入4个耦合的GNN以获得复杂节点嵌入,进行Q值计算,同时使用Double DQN结合Q值与奖励,优化4个耦合的GNN和Double DQN模型的权重参数,从而实现根据谣言传播的情况,选择当前情况下影响力最大的节点发布辟谣信息。使用10个不同大小的真实数据集来评估模型的辟谣效果,并对各参数对辟谣效果的影响进行分析,最后进行消融实验。实验结果表明,GCNNs-DDQN模型具有更强的泛化能力,能够应用于不同的社交网络中,相较于传统算法,辟谣时间最高可缩短2个单位时间;对谣言有利的参数值的增加,会加大辟谣难度,增加阻断时间,而对辟谣信息有利的因素,则不一定会减少阻断时间,反而可能阻碍辟谣。
关键词
谣言影响力最小化
图神经网络
Double
DQN
Keywords
rumor influence minimization
graph neural network
Double DQN
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于强化学习的社交网络影响力最小化模型GCNNs-DDQN
陈梓彦
袁得嵛
孙泽宇
程佳琳
《计算机科学与探索》
北大核心
2025
0
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