Fake news detection: A survey of graph neural network methods

计算机科学 假新闻 数据科学 分类学(生物学) 社会化媒体 2019年冠状病毒病(COVID-19) 万维网 互联网隐私 传染病(医学专业) 医学 植物 疾病 病理 生物
作者
Huyen Trang Phan,Ngoc Thanh Nguyên,Dosam Hwang
出处
期刊:Applied Soft Computing [Elsevier BV]
卷期号:139: 110235-110235 被引量:50
标识
DOI:10.1016/j.asoc.2023.110235
摘要

The emergence of various social networks has generated vast volumes of data. Efficient methods for capturing, distinguishing, and filtering real and fake news are becoming increasingly important, especially after the outbreak of the COVID-19 pandemic. This study conducts a multiaspect and systematic review of the current state and challenges of graph neural networks (GNNs) for fake news detection systems and outlines a comprehensive approach to implementing fake news detection systems using GNNs. Furthermore, advanced GNN-based techniques for implementing pragmatic fake news detection systems are discussed from multiple perspectives. First, we introduce the background and overview related to fake news, fake news detection, and GNNs. Second, we provide a GNN taxonomy-based fake news detection taxonomy and review and highlight models in categories. Subsequently, we compare critical ideas, advantages, and disadvantages of the methods in categories. Next, we discuss the possible challenges of fake news detection and GNNs. Finally, we present several open issues in this area and discuss potential directions for future research. We believe that this review can be utilized by systems practitioners and newcomers in surmounting current impediments and navigating future situations by deploying a fake news detection system using GNNs.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
spy完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
3秒前
五十完成签到,获得积分10
5秒前
Wxxxxx完成签到 ,获得积分10
5秒前
木木完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
7秒前
yangjoy发布了新的文献求助10
8秒前
wanci应助老实的采蓝采纳,获得10
9秒前
威哥完成签到,获得积分10
10秒前
斯可发布了新的文献求助10
10秒前
桐桐应助lh961129采纳,获得10
11秒前
JUZI发布了新的文献求助10
12秒前
Lendar完成签到 ,获得积分10
12秒前
RuiBigHead发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
跳跃的洋葱完成签到 ,获得积分10
14秒前
14秒前
yangjoy完成签到,获得积分10
15秒前
pinklay完成签到 ,获得积分10
15秒前
15秒前
科研通AI5应助ttt采纳,获得10
16秒前
重要问旋完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
香蕉觅云应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
18秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得30
18秒前
老阎应助科研通管家采纳,获得30
18秒前
姜莹应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
顾矜应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
在水一方应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
英姑应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038619
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576294
关于积分的说明 11375058
捐赠科研通 3306084
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819374
邀请新用户注册赠送积分活动 892698
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815066