基于多模态动态图学习的假新闻检测研究综述
Review of research on fake news detection based on multimodal dynamic graph learning
1. 武警工程大学 a. 信息工程学院; b. 研究生大队, 西安 710086
2. 武警士官学校 信息通信系, 杭州 310012
3. 火箭军工程大学, 西安 710086
4. 武警福建总队机动支队, 福州 350000
摘要
随着社交媒体的发展，假新闻以前所未有的速度和广度传播，对社会稳定、公共信任和个体利益构成严重威胁。传统的基于单一文本内容的检测方法难以应对利用AI生成的图文并茂、形式多样且传播迅速的现代假新闻。文本、图像、视频等多模态信息的融合分析和信息传播的动态网络的结构化挖掘，为假新闻检测提供了新的视角。文章系统梳理了假新闻检测的技术路线，从数据感知、特征解析、路径追踪和主动阻断四个环节探讨分析代表性的方法和研究进展，总结不同方法的优缺点，探讨假新闻检测中多模态数据采集清洗、特征分析提取、动态溯源等核心挑战。多模态动态图学习凭借其在关联多模态信息、捕捉网络传播时序演化方面的优势，为假新闻检测提供了关键技术支撑。具体而言，多模态技术可深度应用于数据感知和特征解析层面，动态图学习则能精准捕捉假新闻的传播特性以进行路径追踪，最终实现更为精准高效的主动阻断。
基金项目
全军军事理论项目
武警部队军事训练实战化理论项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0136
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第12期
发布历史
[2025-07-30] 优先出版
引用本文
杨宇, 郭瑞, 高敏娜, 等. 基于多模态动态图学习的假新闻检测研究综述 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (12). (2025-08-06). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0136. (Yang Yu, Guo Rui, Gao Minna, et al. Review of research on fake news detection based on multimodal dynamic graph learning [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (12). (2025-08-06). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0136. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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