论文谣言检测

对于毕业论文为什么要查重？是要从多角度进行分析的，从学校管理的角度来说，大学是严谨的，专业性高的学府，大学要加强论文重检的工作，才能使得高校毕业生在论文修改的过程中，完成专业性高，严谨的毕业论文。对于毕业论文为什么要查重？从高校毕业生角度考虑，毕业论文查重能够使得高校毕业生在研究论文的同时，锻炼高校毕业生独立思考的能力，培养高校毕业生的自律性，具备进入社会的自学能力。对于毕业论文为什么要查重？单纯的从论文角度考虑，毕业论文查重是防止论文作假的必要手段，通过论文查重后，毕业论文质量就会得到提高，推荐阅读论文查重什么意思。在了解对于毕业论文为什么要查重？后，学术堂希望高校毕业生都能通过论文查重，在锻炼自身能力的同时，顺利毕业。

论文的话上传到他网站上去，它会有个查重的功能，这样的话会查重说你是大概百分之多少是重复的，所以说这个都可以检测得出来。

有论文比对系统，淘宝上有的。希望有帮助

论文查重的目的是确保同学们撰写的论文不被他人剽窃，也是一项“专利权”。现在，上级是非常重视版权问题的，论文也被看作是一个人的知识产权，所以对论文的严格审查也是非常重要的。如果有些人在写毕业论文的时候抄袭了其他人的文章但是没有被检测出来，这样对于那些努力撰写论文的人来说是不公平的，而公平公正也是21世纪所要求的，因此现在的论文查重变得越来越严格了。我和大家说这些就是想告诉大家，论文查重是一件非常重要事情，我们不要为了偷懒去想一些邪门歪道，这种做法是不可取的。而且知网查重是非常严格的，我们用的那些小伎俩根本逃不过知网检测系统的“火眼金睛”，所以还是静下心来好好写自己的论文吧。

主要使用异构的数据，解决的全局语义的问提，以提高检测结果

目前存在的方法：

构建了一个根据内容和谣言传播来源构建tweet-word-user 的异构网络，并加入一个图注意力网络来捕捉内容的全局语义关系结合源推传播的全局结构信息进行谣言检测。

主要使用双向CGN解决谣言传播与扩散这两个角度的监测问题

实际上，传播和散布是谣言的两个重要特征。本文提出了一种新的双向图模型。双向图卷积网络(Bi-GCN)，通过操作自顶向下和自底向上谣言传播来探索这两种特征。它利用一个由上至下的谣言传播有向图的GCN来学习谣言传播的模式;和一个具有相反方向谣言扩散图的GCN来捕捉谣言扩散的结构。GCN的每一层都涉及到源贴的信息，以增强谣言从根源上的影响。

把传播结构作为一个事件 ，A表示邻接矩阵，只包括从上节点到下节点的边，X表示 特征矩阵。为了防止过拟合，我们采用DropEdge方法成 。根据 和X，建立Bi-GAN模型，分程 从上而下GCN(TD-GCN) 和 从下而上GCN(BU-GCN) ，共享特征矩阵X，邻接矩阵有所不同，分别是 和 。

对于TD-GCN模块，把 和X输入到GCN模型当中，激活函数采用Relu，同理BU-GCN也是如此计算。

一个谣言事件的源帖往往具有丰富的信息，产生广泛的影响，有必要更好地利用源帖子的信息，并从节点与源帖子的关系中学习更准确的节点表示。我们提出了一种根特征增强操作来提高谣言检测的性能。因此我们将每个节点的隐藏特征向量与(k−1)层 GCL的根节点的隐藏特征向量连接起来，构造一个新的特征矩阵为：

对于聚合，我们采用平均池的操作

采用了Weibo，Twitter15以及Twitter16三个数据集进行实验，此三个数据集，节点表示用户，边表示转发和回应，特征是根据Bi-GCN中提到的TF-IDF值抽取的前5000个单词。

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