模糊图卷积网络

量化传播不确定性

用模糊边权捕捉信息级联中的不确定性交互，增强谣言检测的判别性与鲁棒性。

Wei, Lingwei · Dou, Hu · Wei, Zhou · Xin, Wang · 虎嵩林

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2024

技术优势

自适应边权

通过边模糊化模块根据预定义隶属度调整边权，增强图内消息传递。

更强的归纳偏置

模型能够表达不确定交互，从而捕获更具判别力和鲁棒性的结构特征。

应用场景

• 社交媒体谣言检测：在谣言早期即可捕获不确定交互特征，提前预警。
• 虚假信息识别：提升对具有模糊交互模式虚假信息的判别力。
• 图结构学习：通过异构构图和边模糊化学习传播图中的不确定性。