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        迅速制止謠言:社交網(wǎng)絡(luò)中基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多目標(biāo)阻塞方法

        《IEEE Transactions on Artificial Intelligence》:Stop Rumors Fast: A Multiobjective Blocking Approach With Deep Reinforcement Learning in Social Networks

        【字體: 時(shí)間:2026年02月28日 來源:IEEE Transactions on Artificial Intelligence CS6.4

        編輯推薦:

          謠言傳播的實(shí)時(shí)阻斷機(jī)制研究,提出多目標(biāo)優(yōu)化模型,同步最小化謠言影響范圍和傳播時(shí)長(zhǎng),構(gòu)建連續(xù)時(shí)間競(jìng)爭(zhēng)級(jí)聯(lián)模型CTCC,設(shè)計(jì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)與圖卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的RLGC方法進(jìn)行種籽節(jié)點(diǎn)優(yōu)化,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其有效性。

          
        影響聲明:
        我們提出了一個(gè)多目標(biāo)謠言阻斷優(yōu)化問題。該問題同時(shí)考慮了減少謠言傳播的影響和傳播時(shí)間……顯示更多

        摘要:

        社交網(wǎng)絡(luò)中的謠言阻斷方法旨在識(shí)別一小部分反謠言種子節(jié)點(diǎn),以快速阻止謠言的傳播。現(xiàn)有解決方案主要關(guān)注于減少謠言傳播的影響(即受影響的節(jié)點(diǎn)數(shù)量),而將傳播時(shí)間視為約束條件而非優(yōu)化目標(biāo),盡管在現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景中傳播時(shí)間具有關(guān)鍵重要性。基于此,我們首先詳細(xì)闡述了一個(gè)多目標(biāo)謠言阻斷優(yōu)化問題,該問題旨在同時(shí)減少謠言傳播的影響和傳播時(shí)間,即在盡可能短的時(shí)間內(nèi)阻止謠言傳播。然后,我們進(jìn)一步提出了一個(gè)連續(xù)時(shí)間競(jìng)爭(zhēng)級(jí)聯(lián)(CTCC)模型,該模型借鑒了獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型的思想,引入了傳播時(shí)間的概念以及節(jié)點(diǎn)之間的競(jìng)爭(zhēng),并將不同節(jié)點(diǎn)的影響過程描述為一個(gè)連續(xù)過程。此外,為了解決多目標(biāo)謠言阻斷問題,我們?cè)O(shè)計(jì)了一種結(jié)合圖卷積網(wǎng)絡(luò)(RLGC)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,以有效選擇反謠言種子節(jié)點(diǎn)。在三個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集上的廣泛實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,RLGC在兩個(gè)目標(biāo)(即謠言影響強(qiáng)度和傳播時(shí)間)方面始終優(yōu)于代表性的最先進(jìn)基線方法。

        引言

        社交網(wǎng)絡(luò)在現(xiàn)代人際關(guān)系中變得越來越重要,因?yàn)樗试S用戶通過互聯(lián)網(wǎng)交換信息,并在社會(huì)各個(gè)層面共享信息[1]、[2]、[3]。此外,目前互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量已達(dá)到50億,占世界總?cè)丝诘?2.5%,其中46.5億人使用社交網(wǎng)絡(luò)[4]。然而,社交網(wǎng)絡(luò)的使用也是一把雙刃劍。隨著社交網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及,謠言傳播已成為一個(gè)日益嚴(yán)重的問題[1]、[5]、[6]、[7],這可能會(huì)影響公眾輿論,引發(fā)恐慌,從而對(duì)社會(huì)穩(wěn)定產(chǎn)生負(fù)面影響[8]。例如,COVID-19疫情的爆發(fā)引起了公眾的廣泛擔(dān)憂,并深刻影響了公眾輿論;然而,由此產(chǎn)生的謠言(如虛假新聞)不僅會(huì)損害人們的心理健康,還可能干擾COVID-19的控制、預(yù)防和治療[9]、[10]、[11]。在這種情況下,謠言阻斷(旨在阻止謠言傳播)近年來受到了廣泛關(guān)注。

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