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结合可信度学习的双向相关GCN网络谣言识别技术
目录
结合可信度学习的双向相关GCN网络谣言识别技术（1）．．．．．．．．．．．4
一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
二、相关技术与理论概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
双向相关GCN网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
可信度学习理论及其应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
谣言识别技术的研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
三、双向相关GCN网络谣言识别技术框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
技术框架构建思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
框架主要组成部分介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
技术框架工作流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
四、结合可信度学习的双向GCN网络谣言识别技术研究．．．．．．．．．．．15
信任度量化模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
信息传播路径分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
基于双向相关GCN的谣言识别模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
模型优化策略与方法探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
五、实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
实验数据集准备与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
实验方案设计及实施过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
模型性能评估与对比研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
六、技术挑战与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
当前研究面临的技术挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
未来研究方向及发展趋势预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
技术应用前景及社会价值展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
七、结论与贡献总结点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
结合可信度学习的双向相关GCN网络谣言识别技术（2）．．．．．．．．．．33
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
1.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
1.3文章结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
可信度学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2.1可信度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2.2可信度学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
2.3可信度评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
双向图卷积网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
3.1图卷积网络简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.2GCN原理与结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
3.3GCN在谣言识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
双向相关GCN网络谣言识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
4.1网络架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
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