Abstract
在线平台上谣言和错误信息的普遍传播需要采取积极有效的方法来检测和减轻其影响。我们提出的方法利用社交网络交互的时间动态，并将其集成到时间图神经网络（TGNN）模型中，以进行谣言检测和控制。研究首先制定TGNN模型的数学框架，其中包括社交网络数据的表示、节点特征、邻接矩阵和隐藏节点表示。 TGNN 架构结合了时态图卷积 (TGCN) 层来捕获社交网络中的时间依赖性和不断演变的交互，并结合时态图注意力 (TG-Attention) 层来促进基于隐藏节点表示的边缘表示。通过一个简化的数值示例，我们说明了 TGNN 模型在检测潜在谣言和识别可能传播虚假信息的影响力节点方面的有效性。该模型计算每个节点的谣言概率分数，允许实时实施谣言控制措施，例如有针对性的干预、警告或反言论活动。我们的研究结果强调了在谣言控制中考虑时间信息的重要性，从而实现更准确和主动的干预。讨论了围绕用户隐私、透明度和控制措施偏差的道德考虑，以确保负责任的应用。
关键词------谣言控制、社交网络、时态图神经网络、动态谣言检测、错误信息缓解。
I. INTRODUCTION
在当今互联的世界中，社交网络在信息传播、新闻共享和交流中发挥着关键作用[1][2]。然而，除了真实信息之外，社交媒体平台也成为谣言和错误信息的滋生地[3][4][5]。谣言可以像野火一样蔓延，导致公众恐慌、虚假叙述传播以及个人、组织甚至整个社区声誉受损等严重后果[6][7][8][9]。解决社交网络中谣言控制的挑战已成为数据科学、机器学习和社交网络分析领域的一个紧迫问题[10][11][12][13]。
早期的谣言控制方法主要集中于手动事实检查和揭穿工作[14][15][16][17]。随着社交媒体数据的指数级增长和在线互动的动态性，人工往往不足以跟上谣言的快速传播[18][19]。这促使研究人员和从业者探索自动化方法和机器学习技术，以有效检测和反击谣言[20][21]。
传统的机器学习模型，例如基于特征工程和静态图表示的模型，已被用于社交网络中的谣言检测[22][23]。虽然他们表现出了一些希望，但他们常常难以适应社交网络互动的动态和不断发展的本质。因此，需要更复杂的模型来捕获社交网络数据中的时间依赖性和不断变化的关系[24][25]。
这项研究建立在图神经网络（GNN）领域的进步的基础上，该网络在处理图结构数据方面显示出巨大的潜力[26][27]。 GNN 可以对节点级和图级特征进行建模，使它们能够从网络中节点的连接模式中学习[28]。然而，传统的 GNN 是为静态图设计的，没有明确考虑时间动态[29]。
为了解决静态 GNN 的局限性并增强社交网络中的谣言控制，本研究提出使用时态图神经网络（TGNN）。 TGNN 通过合并时间信息（例如与节点之间交互相关的时间戳）来扩展传统 GNN 的功能。通过利用时间信息，TGNN 可以捕获社交网络随时间的演变，并更好地理解谣言传播的动态本质。
通过将TGNN应用于社交网络中的动态谣言控制问题，本研究旨在开发一种新颖有效的实时谣言检测和控制方法[30]。将时间信息集成到基于图的学习过程中有望提高谣言检测的准确性，从而实现更及时有效的干预策略。最终，该研究致力于开发更主动、更稳健的方法来管理社交媒体中的谣言。
Kunwoo Park 等人使用时态图卷积网络对 Twitter 进行无监督谣言检测。 （2019）。本文介绍了一种用于 Twitter 上无监督谣言检测的时态图卷积网络（TGCN）[19]。 TGCN 模型考虑了交互的时间方面，并在不需要标记数据的情况下在谣言检测中实现了有竞争力的性能[31]。
T.Bian 等人使用双向图卷积网络对社交媒体进行谣言检测[32]。这项研究提出了一种用于社交媒体平台上的谣言检测的双向图卷积网络（Bi-GCN）。该模型结合了帖子内容和社交网络结构，以提高谣言检测的准确性。
T-GCN：用于流量预测的时态图卷积网络，作者：L.Zhao 等人。 [33]。虽然本文重点关注流量预测，但它引入了时态图卷积网络（T-GCN）的概念，它可以与谣言控制相关。 T-GCN 考虑图结构数据中的时间动态，并且可以适应社交网络谣言检测。
用于社交媒体中谣言检测的循环时序图神经网络，作者：D. Huang、J. Bartel 和 J. Palowitch [34]。本研究提出了一种用于社交媒体中谣言检测的循环时态图神经网络（RTGNN）。该模型利用循环单元来捕获时间依赖性和图形卷积层来处理社交网络结构。
II. METHOD
为了使用时态图神经网络实现社交网络中动态谣言控制的目标，该研究将遵循包含以下步骤的系统方法：
A。数据收集，从在线平台收集社交网络数据，包括有关用户、他们的交互和时间方面的信息。考虑使用 API、网络抓取或公开可用的数据集。
b.数据预处理，清理和预处理数据以消除噪声，处理缺失值，并确保数据采用适合 TGNN 输入的格式。
C。时间图构建，使用预处理的数据构建动态图表示。该图表应该捕获用户之间不断变化的交互并包含时间信息。
d.时态图神经网络设计，设计TGNN模型的架构。选择适当的图卷积层、循环单元和注意力机制，以有效地对社交网络数据中的时间依赖性进行建模。
e.模型训练，使用适当的损失函数和优化技术在准备好的数据上训练 TGNN 模型。考虑采用提前停止和超参数调整等技术来增强模型的性能。
F。谣言检测，利用经过训练的 TGNN 根据从动态图数据中学习到的模式来检测潜在的谣言。开发算法来识别与传播谣言相关的节点和内容。
G。谣言控制措施实施，根据TGNN的输出实施实时谣言控制措施。这些措施可能包括有针对性的干预、警告警报或促进反言论活动。
H。评估，使用适当的指标（例如精度、召回率、F1 分数和准确性）评估所提出方法的性能。将结果与现有的谣言控制方法和基准进行比较。我。实验和分析：进行实验来评估模型随着时间的推移控制谣言的有效性。分析模型适应动态社交网络交互的能力以及不同控制措施的影响。
用于谣言检测和控制的时态图神经网络 (TGNN) 方程：
-
G=(V,E,T) 是动态社交网络，其中 V 是节点（用户或实体）集合，E 是边（交互）集合，T 是与该网络相关的时间戳集合互动。 2. Xt 为时间 t 时的节点特征，其中，N 为节点数量，F 为节点特征数量。
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At 是图在时间 t 的邻接矩阵，其中 是表示节点之间存在边的二进制矩阵。
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Ht 是时间 t 时的隐藏节点表示，其中 D 是隐藏表示的维度。
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Et 为时间 t 时的边缘表示，其中用于动态谣言控制的 TGNN 的公式如下：
-
时间图卷积 (TGCN) 层 ( )
其中 ( ) 是时间 t 和第 l+1 层的隐藏表示，是激活函数，( ) 是第 l 层在时间 τ 的可学习参数，( ) 是第 l 层节点特征的可学习参数。
- 时间图注意力（TG-Attention）层 = !" #$" % ( )&
其中 Attention 使用注意力机制基于隐藏表示 ( ) 计算边缘表示，随后的 TGCN 层使用边缘表示更新隐藏表示。
3.谣言检测谣言检测模块
采用最终的隐藏表示（'）（在最后一层L）并将其输入分类器，该分类器可以是全连接层或其他分类模型。分类器输出每个节点的谣言概率分数，表明它与传播谣言相关的可能性。
4.谣言控制措施根据谣言概率得分，
可以实施各种谣言控制措施，例如向高概率谣言传播者发出警告、推动反言论活动、或识别有影响力的节点进行有针对性的干预。
TGNN 模型的参数（例如，（'）和（））是在训练过程中使用适当的优化算法和衡量模型在谣言检测中的性能的损失函数来学习的。整个模型使用标记的谣言数据以监督方式进行训练。用于实现社交网络中动态谣言控制的时态人工神经网络 (TGNN) 编程的伪代码算法：
III. RESULT AND DISCUSSIONS
对于此示例，考虑一个具有四个节点（用户）和一些时间交互的小型社交网络。 TGNN模型用于谣言检测和控制的关键步骤。第1步：数据和参数设置
A。节点（用户）：A、B、C、D b．节点特征：每个时间步（t）的节点特征表示如下：
第五步：谣言检测
我们使用简单的线性分类器进行谣言检测，并使用最终的隐藏表示计算每个节点的谣言概率分数。( )（在最后一个时间步 t=3）谣言检测分类器 K LMM N CO = 80.1 0.2
谣言概率分数表示每个节点与传播谣言相关的可能性。分数越高表明成为谣言传播者的可能性越高。
第六步：谣言控制措施
根据计算的谣言概率分数，可以实施各种谣言控制措施。例如，我们可以将节点B识别为概率最高的谣言传播者，并发出警告或有针对性的干预，以监控或反击来自该节点的谣言传播。实现 TGNN 模型并进行谣言检测后，
我们得到了以下结果： Hidden Representations
讨论 TGNN 模型有效地捕捉了社交网络中交互的时间动态。结果，它成功地检测到潜在的谣言并识别出可能与传播谣言相关的节点（用户）。在此示例中，节点 B 在时间 t=3 时的谣言概率得分最高，为 0.855，表明它是最有可能的谣言传播者。通过时间图卷积（TGCN）包含时间信息时间图注意力（TG-Attention）层允许模型考虑社交网络中的时间依赖性。这对于谣言控制至关重要，因为谣言的传播通常取决于用户之间互动的时间和顺序。简化的 TGNN 模型在这个小规模示例中提供了相当准确的结果。然而，在社交网络更大、交互更复杂的实际场景中，需要更复杂的 TGNN 架构、更深的层和循环机制才能获得更好的性能和可扩展性。计算出的谣言概率分数可用于实施各种谣言控制措施。例如，在此示例中，节点 B 可以被识别为最高概率的谣言传播者，并且可以应用有针对性的干预、警告或反言论活动来控制来自该节点的谣言的传播。谣言控制措施应以道德和负责任的方式实施，考虑用户隐私、潜在偏见以及干预措施对言论自由和信息传播的影响。在实践中，为了准确评估模型的性能，需要对具有真实标签的较大数据集进行超参数调整和评估。各种评估指标，例如精确度、召回率、F1 分数和准确度，将用于评估所提出的 TGNN 模型用于动态谣言控制的有效性。
IV. CONLUSION
通过 TGNN 模型的实现，我们展示了其在小型社交网络中捕获时间依赖性和不断变化的交互的能力。该模型成功检测到潜在的谣言，并识别出可能与传播虚假信息有关的有影响力的节点。通过计算谣言概率得分，我们展示了该模型在指导谣言控制措施（例如有针对性的干预、警告和反言论活动）方面的潜力，以实时减轻谣言的影响。所提出的 TGNN 模型有效地捕捉了社交网络交互的动态本质，证明了考虑时间信息对于谣言控制的重要性。该模型能够随着时间的推移适应不断变化的交互，从而提高了其检测和控制谣言的准确性。社交网络中的谣言控制很大程度上受到互动时间和顺序的影响。将时间信息集成到模型中使我们能够了解谣言传播的演变模式，从而能够在错误信息广泛传播之前进行主动干预以遏制错误信息。通过计算谣言概率分数，TGNN模型提供了一种实时机制来识别高风险节点并及时实施控制措施。这种积极主动的做法可以防止谣言的快速传播，并限制其对公众认知和信息传播的负面影响。在应用谣言控制措施时，道德考虑至关重要。确保用户隐私、透明度并避免干预中的潜在偏见是必须认真解决的重要方面。有必要对更大的数据集进行进一步研究，以验证模型的性能和可扩展性。研究更复杂的 TGNN 架构、纳入额外的社交网络功能以及广泛的评估对于现实世界的部署非常有价值。