arXiv cs.CL· Ansh Gupta, Abhiram Gorle, Aayush Rajesh, Tsachy Weissman·· 5 小时前AI 评分22
预测社交媒体信息级联增长：面向人机协同的虚假信息分诊
Forecasting the Growth of Social Media Information Cascades: Towards Human-in-the-Loop Misinformation Triage
AI 导读
研究将虚假信息早期分诊建模为"延续预测"问题：仅凭前30分钟活动预测传播树后续增长。在FibVID数据集352棵测试树上，结合节点数与结构深度熵、时间到达熵的模型将log变换后未来增长的R²从0.307提升至0.323，log-MAE降低2.4%；在97棵高活跃度树上R²从0.248升至0.395，Spearman's ρ从0.394升至0.529。
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org