893C Rumor 思路: 前向星+DFS 代码: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define _for(i,a,b) for(int i=(a); i<(b); ++i) #define _rep(i,a,b) for(int i=(a); i<=(b); ++i) typedef long long ll; const ll maxn = 100005; const ll maxm = 200005; struc…

CF893C Rumor 有n个人,其中有m对朋友,现在你有一个秘密你想告诉所有人,第i个人愿意出价a[i]买你的秘密,获得秘密的人会免费告诉它的所有朋友(他朋友的朋友也会免费知道),现在他们想出最少的价钱买秘密,那么你最少能得到多少钱? 刷水利于身心健康. code: #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #define int long long using namespace std; c…

C. Rumor time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Vova promised himself that he would never play computer games... But recently Firestorm — a well-known game developing company — pu…

Vova promised himself that he would never play computer games... But recently Firestorm — a well-known game developing company — published their newest game, World of Farcraft, and it became really popular. Of course, Vova started playing it. Now he…

记录一下,论文建模对话结构和时序动态来联合预测谣言立场和真实性及其代码复现. 1 引言 之前的研究发现,公众对谣言消息的立场是识别流行的谣言的关键信号,这也能表明它们的真实性.因此,对谣言的立场分类被视为谣言真实性预测的重要前置步骤,特别是在推特对话的背景下. 1.1 建模推特对话结构 一些先进的谣言立场分类方法试图模拟Twitter对话的序列属性或时序属性.在本文中,我们提出了一个基于结构属性的新视角:通过聚合相邻推文的信息来学习推文表示. 直观地看,一条推文在对话束中的邻居比更远的邻居更有信…

论文信息 论文标题:MFAN: Multi-modal Feature-enhanced Attention Networks for Rumor Detection论文作者:Jiaqi Zheng, Xi Zhang, Sanchuan Guo, Quan Wang, Wenyu Zang, Yongdong Zhang论文来源:2022,IJCAI论文地址:download论文代码:download Abstract 本文提出的模型 MFAN 第一次将 文本.视觉和社图谱特征 融入同一个框架…

论文信息 论文标题:Rumor Detection on Twitter with Tree-structured Recursive Neural Networks论文作者:Jing Ma, Wei Gao, Kam-Fai Wong论文来源:ACL,2018论文地址:download 论文代码:download Abstract 本文提出了两种基于自下向上和自上而下的树状结构神经网络的递归神经模型用于谣言表示学习和分类,自然符合推文的传播布局. 1 Introduction Figure 1…

论文信息 论文标题:Federated Graph Attention Network for Rumor Detection论文作者:Huidong Wang, Chuanzheng Bai, Jinli Yao论文来源:2022, arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 现有的谣言检测模型都是为单一的社交平台构建的,这忽略了跨平台谣言的价值.本文将联邦学习范式与双向图注意网络谣言检测模型相结合,提出了用于谣言检测的联邦图注意网络(Fed…

论文信息 论文标题:Probing Spurious Correlations in Popular Event-Based Rumor Detection Benchmarks论文作者:Jiaying Wu.Bryan Hooi论文来源:2022, arXiv论文地址:download 论文代码:download Abstract 开源的数据集存在虚假相关性,这种虚假相关性来自三个方面: event-based data collection and labeling schemes assi…

论文信息 论文标题:Rumor Detection on Social Media with Graph AdversarialContrastive Learning论文作者:Tiening Sun.Zhong Qian.Sujun Dong论文来源:2022, WWW论文地址:download论文代码:download Abstract 尽管基于GNN的方法在谣言检测领域取得了一些成功,但是这些基于交叉熵损失的方法常常导致泛化能力差,并且缺乏对一些带有噪声的或者对抗性的样本的鲁棒性,尤其是一…