谣言检测（PSIN）——《Divide-and-Conquer: Post-User Interaction Network for Fake News Detection on Social Media》

论文标题：Divide-and-Conquer: Post-User Interaction Network for Fake News Detection on Social Media
论文作者：Erxue Min, Yu Rong, Yatao Bian, Tingyang Xu, Peilin Zhao, Junzhou Huang,Sophia Ananiadou
论文来源：2022,WWW
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Background

　　挑战：

　　　　(1) 谣言检测涉及众多类型的实体和关系，需要一些方法来建模异质性；
　　　　(2) 社交媒体中的话题出现了分布变化，显著降低了虚假新闻的性能；
　　　　(3) 现有虚假新闻数据集通常缺乏较大规模、话题多样性和用户的社交关系；

　　基于文本的谣言检测方法存在如下两个问题：

　　　　(1) 首先，在新闻的社会背景下的信息是复杂的和异构的；

　　　　(2) 其次是分布偏移问题——训练分布不同于测试分布；

　　分布偏移例子：如虚假新闻分类器是在 包含政治、体育、娱乐等普通主题的标记数据进行训练的，但是在测试集上出现了出现了诸如“黑天鹅事件”的新主题。

　　贡献：

• • We construct and publicize a new fake news dataset with social context named MC-Fake2 , which contains 27,155 news events in 5 topics, and their social context composed of 5 million posts, 2 million users and induced social graph with 0.2 billion edges.
  • We propose a novel Post-User Interaction Network (PSIN), which applies divide-and-conquer strategy to model the heterogeneous relations. Specifically, we integrate the post-post, user-user and post-user subgraphs with three variants of Graph Attention Networks based on their intrinsic characteristics. Additionally, we employ an additionally adversarial topic discriminator to learn topic-agnostic features for veracity classification.
  • We evaluate our proposed model on the curated dataset in two settings: in-topic split and out-of-topic split. The superior results of our model in both settings reveal the effectiveness of the proposed method.

2 Related work

2.1 Fake News Datasets

• BuzzFeedNews specializes in political news published on Facebook during the 2016 U.S. Presidential Election.
• LIAR collects 12.8K short statements with manual labels from the political fact-checking website.
• FA-KES consists of 804 articles around Syrian war.
• CREDBANK contains about 1000 news events and 60 million tweets, labeled by Amazon mechanical Turk.
• Twitter15 contains 778 reported events between March 2015 to December 2015, with 1 million posts from 500k users.
• FakeNewsNet is a data repository with news content and related posts, containing political news and entertainment news which are checked by politifact and gossiocop.
• FakeHealth is collected from healthcare information review website Health News Review, it contains over 2000 news articles, 500k posts and 27k user profiles, along with user networks.
• COAID collects 1,896 news, 183,654 related user engagements, 516 social platform posts about COVID-19, and ground truth labels.
• FakeCovid is a multilingual cross-domain dataset of 5,182 fact-checked news article for COVID-19 from 92 different fact-checking websites.
• MM-COVID is a multilingual and multidimensional COVID-19 fake news data repository, containing 3,981 pieces of fake news content and 7,192 trustworthy information from 6 different languages.

2.2 Social Context-based Fake News Detection

　　划分为三类：

• • Sequential Modeling [20, 24, 30, 52]
  • Explicit responding path modeling [4, 19, 26, 47]
  • Implicit attention modeling

3 Problem statement

　　假新闻数据集定义：$\mathbf{D}=\left\{\mathbf{T}, G^{U}, G^{U P}\right\}$

　　News event 定义：$T_{i}=\left\{p_{1}^{i}, p_{2}^{i}, \ldots p_{M_{i}}^{i}, G_{i}^{P}, u_{1}^{i}, u_{2}^{i}, \ldots u_{N_{i}}^{i}, G_{i}^{U}, G_{i}^{U P}\right\}$

　　News event can be considered as a heterogeneous graph  two types of nodes: post and user, and three types of edges: post-post, user-user and user-post.as shown in Figure 2：

　　　　

　　在本文的数据集中，每一个 $T_i$ 均有一个主题标签 $y_{i}^{C} \in\{  Politics, Entertainment, Health, Covid-19, Sryia War\}$  和 groundtruth veracity label $y_{i}^{V} \in\{F, R\}$ (i.e. Fake, news or Real news)。

　　问题目标：ProbleM 1. Given the training set  $\mathcal{T}_{\text {train }}=\left\{\mathrm{T}_{\text {train }}, Y_{\text {train }}^{V}, Y_{\text {train }}^{C}\right\}$ , and the testing set  $\mathcal{T}_{\text {test }}=\left\{\mathrm{T}_{\text {test }}\right\}$ , how to learn a classifier  $f: T_{i} \rightarrow   y_{i}^{v}  from  \mathcal{T}_{\text {train }}$  and then predict the veracity label  $Y_{\text {test }}$  for  $\mathcal{T}_{\text {test }} $.

4 Methodlogy

　　谣言检测是个异质图分类问题，由于谣言检测数据集的特殊性：post-post 之间的子图结构和 user-user 之间的子图结构有显著差别，所以本文采取分治的策略。

　　图结构被划分为三部分：post propagation tree、user social graph、post-user interaction graph

　　总体框架如下：

　　

4.1 Hybrid Node Feature Encoder

　　对于 event $i$ $T_{i}$，节点集合 $\left\{p_{1}^{i}, p_{2}^{i}, \ldots p_{M_{i}}^{i}, u_{1}^{i}, u_{2}^{i}, \ldots u_{N_{i}}^{i}\right\}$，每个节点拥有 textual features 和 meta features。Post 和 user 的 meta feature 如下：

　　

4.1.1 Text Content Encoding

　　常用的文本编码方式：TF-IDF、CNN、LSTM、Transformer、BERT。

　　本文的文本词向量通过 CNN 获得，设 $c_j$ 为第 $j$ 个节点提取的文本嵌入。

4.1.2 Meta feature based Gate Mechanism

　　文本嵌入压缩了重要的语义信息，然而，每个节点的重要性是不同的。直观地说，转发数或关注者数等元特征（meta feature）意味着受欢迎程度和社会关注，这可用来推断给定节点的重要性。因此，设计了一个基于元特征的门机制来过滤文本特征，如 Figure 4 所示。

　　

　　具体来说，给定第 $j$ 个节点的元特征 $m_j$，我们计算其贡献分数，以衡量第 $j$ 个节点的文本特征的重要性：

　　　　$g_{j}=\sigma\left(\mathbf{W}^{m} \mathbf{m}_{j}+\mathbf{b}^{m}\right)$

　　其中 $\sigma$ 是一个激活函数，它将输入映射到 $[0,1]$ 中，$\mathbf{W}^{m}$ 和 $\mathbf{b}^{m}$ 都是可训练的参数。最后，第 $j$ 个节点的表示如下：

　　　　$\mathbf{n}_{j}=g_{j} \mathbf{c}_{j} \oplus \mathbf{m}_{j}$

　　其中，$\oplus$ 是连接操作符。因此，给定输入序列 $\left\{p_{1}, p_{2}, \ldots p_{M}, u_{1}, u_{2}, \ldots u_{N}\right\}$ 对于第 $i$ 个新闻事件，我们得到帖子特征矩阵  $\mathbf{P}=\left\{\mathbf{h}_{1}^{P}, \mathbf{h}_{2}^{P}, \ldots, \mathbf{h}_{M}^{P}\right\}$ 和用户特征矩阵 $\mathbf{U}=\left\{\mathbf{h}_{1}^{U}, \mathbf{h}_{2}^{U}, \ldots \mathbf{h}_{N}^{U}\right\}$。

4.2 Post Tree Modeling

　　

 

　　采用图结构建模的原因：

　　　　1：帖子深层之后任然存在联系，尤其是对于源推文极具争议性的时候；

　　　　2：回复贴对于源帖的密切回复；

　　本文提出的图结构信息建模的方法是：Tree-GAT ，包括两个模块：

• • Edge Augmentation
  • Depth-aware Graph Attention

　　设 $A^{P}$ 为第 $i$ 个新闻事件的传播树 $G^{P}$ 的邻接矩阵，$A_{i j}^{P}=1$ 表示第 $i$ 个帖子回应了第 $j$ 个帖子。我们计算增广邻接矩阵 $\widehat{A}^{P}$ 如下：

　　　　$\begin{array}{l}A_{\mathrm{BU}}^{P}=\sum\limits_{d=1}^{d_{\max }}\left(A^{P}\right)^{d}\\A_{\mathrm{TD}}^{P}=A_{B U}^{P}{ }^{\top} \\\widehat{A}^{P}=A_{B U}^{P}+A_{T D}^{P}\end{array}$

　　其中，$d_{max}$ 为新闻事件中传播树的最大深度。

Depth-aware Graph Attention

　　给定增强的邻接矩阵  $\widehat{A}^{P}$ 和帖子特征矩阵 $\mathbf{H}^{0}=\left\{\mathbf{h}_{1}^{0}, \mathbf{h}_{2}^{0}, \ldots, \mathbf{h}_{M}^{0}\right\}$，本文使用 GATv2 作为 backbone 

　　　　$e_{i j}=\mathbf{a}^{\top} \operatorname{Leaky} \operatorname{ReLU}\left(\mathbf{W} \cdot\left[\mathbf{h}_{i} \| \mathbf{h}_{j}\right]\right) $

　　　　${\large \alpha_{i j}=\operatorname{Softmax}\left(e_{i j}\right)=\frac{\exp \left(e_{i j}\right)}{\sum\limits _{k \in \mathcal{N}(i)} \exp \left(e_{i k}\right)}}  $

　　　　$\mathbf{h}_{i}^{\prime}=\sigma\left(\sum\limits _{j \in \mathcal{N}(i)} \alpha_{i j} \mathbf{W}_{d} \mathbf{h}_{j}\right)$

　　其中：

• • $\mathbf{a} \in \mathbb{R}^{d}$ is a parameter vector
  • $\mathbf{W}=\left[\mathbf{W}_{s} \| \mathbf{W}_{d}\right]$ with $\mathbf{W}_{s}$ and $\mathbf{W}_{d}$ are parameter matrices to project source nodes and target nodes
  • $e_{i j}$ and $\alpha_{i j}$ are unnormalized and normalized attention

　　远程节点中存在语义漂移，故对注意力进行修改：

　　　　$e_{i j}=\mathbf{a}^{\top} \operatorname{LeakyReLU}\left(\mathbf{W} \cdot\left[\mathbf{h}_{i} \| \mathbf{h}_{j}\right]+\mathbf{v}[d(i, j)]\right)$

　　其中，$d(i, j)=d_{i}-d_{j}+d_{\max }$ ，$d_{i}$ 为第 $i$ 个节点的深度，$d_{max}$ 为所有树的最大深度，$\mathbf{v}[d(i, j)] \in \mathbb{R}^{d}$ 是可训练的位置向量，使网络能够感知节点之间的相对位置（相对时间顺序和相对深度）。此外，还在更新方程中添加了残差连接：

　　　　${\large \mathbf{h}_{i}^{\prime}=\sigma\left(\sum\limits_{j \in \mathcal{N}(i)} \alpha_{i j} \mathbf{W}_{d} \mathbf{h}_{j}\right)+\mathbf{h}_{i}} $

　　假设 $\mathbf{H}^{0}=\mathbf{P}$ ，经过 $K$ 层 Tree-GAT ，有 $\widehat{\mathbf{P}}=\mathbf{H}^{K}=\left\{\widehat{\mathbf{h}}_{1}^{P}, \widehat{\mathbf{h}}_{2}^{P}, \ldots, \widehat{\mathbf{h}}_{M}^{P}\right\}$ 。

　　　　$\begin{array}{l}\mathrm{A}^{\text {friend }}&=&\mathrm{A}^{U} \cdot \mathrm{A}^{U^{\top}}\\\mathrm{A}^{\text {follow }} &=&\mathrm{A}^{U}-\mathrm{A}^{\text {friend }} \\\mathrm{A}^{\text {followed }} &=&\mathrm{A}^{U^{\top}}-\mathrm{A}^{\text {friend }}\end{array}$

　　为了区分消息传递过程中的不同边，我们提出了 Relational Graph Attention Network（R-GAT），该方法计算节点之间的注意得分如下：

　　　　$e_{i j}=\mathbf{a}_{r(i, j)}^{\top} \operatorname{LeakyReLU}\left(\mathbf{W} \cdot\left[\mathbf{h}_{i} \| \mathbf{h}_{j}\right]\right)$

　　其中，

　　　　$r(i, j) \in\{0,1,2\}$ 代表三种边的关系，$\mathbf{a}_{0}, \mathbf{a}_{1}, \mathbf{a}_{2}= a_{0}+a_{1}$ 是三个不同向量参数分别代表了 follow relations，followed relations 和 friend relations。

　　和 post 节点类似进行标准化和更新步骤（带残差）。

4.4 Post-User Interaction

　　用户和帖子之间的交互也为准确性检测提供了线索。例如，有一些异常的账户可能会在一个新闻事件中发布数百条帖子。这些账户可以是出于某些目的而旨在传播信息的机器人，也可以是希望中断传播过程的事实核查账户。后传播树建模和用户网络建模都不能捕获这样的模式。为此，我们提出了一个 user-post fusion layer 来丰富用户节点和帖子节点的表示。

　　我们根据用户的行为构建了一个用户发布图。如 Figure 6 所示，我们假设给定帖子的传播者可以表达其产生的社会效应模式，而用户传播的帖子描述了用户的特征。基于此假设，我们计算了 bipartite user-post graph 的邻接矩阵 $\widehat{\mathrm{A}}^{U P} \in \mathbb{R}^{N \times M}$ 为：

　　　　$\widehat{\mathrm{A}}^{U P}=\mathrm{A}^{U P}\left(\sum_{d=1}^{d_{\max }}\left(\mathrm{A}^{P}\right)^{d}\right)$

　　其中，$\mathrm{A}^{U P} \in \mathbb{R}^{N \times M}$ 为 is-author graph $G^{UP}$ 的邻接矩阵，$\mathrm{A}^{P}$ 是上述增强图的邻接矩阵。为了在 user-post graph 中使用 GNN，我们首先使用两个投影矩阵将它们的表示投影到一个统一的空间中：

　　　　$\mathbf{H}^{P}=\mathbf{W}^{P} \widehat{\mathbf{P}}, \mathbf{H}^{U}=\mathbf{W}^{U} \widehat{\mathbf{U}}$

　　然后，我们将该图视为齐次图，得到 $\mathbf{H}= Concat \left(\mathrm{H}^{P}, \mathrm{H}^{U}\right)$。邻接矩阵的定义为：

　　　　$\tilde{A}=\left[\begin{array}{cc}\mathrm{A}^{U P^{T}} & 0 \\0 & \mathrm{~A}^{U P}\end{array}\right]$

　　我们使用标准的 GATv2 来表示节点，每个层的更新规则是：

　　　　$\mathrm{H}^{\prime}=\mathrm{GATv} 2(\mathrm{H}, \widetilde{\mathrm{A}})+\mathrm{H} \text {. }$

　　我们在 post-user interaction layers 之后得到 $\widetilde{\mathbf{H}}=\left\{\widetilde{\mathbf{h}}_{1}^{P}, \widetilde{\mathbf{h}}_{2}^{P}, \ldots, \widetilde{\mathbf{h}}_{M}^{P}, \widetilde{\mathbf{h}}_{1}^{U}, \widetilde{\mathbf{h}}_{2}^{U}, \ldots, \widetilde{\mathbf{h}}_{N}^{U}\right\}$ 。然后我们获得帖子和用户的最终表示为 $\mathbf{P}^{\prime}=\left\{\mathbf{h}_{1}^{P^{\prime}}, \mathbf{h}_{2}^{P^{\prime}}, \ldots, \mathbf{h}_{M}^{P^{\prime}}\right\}$，$\mathbf{U}^{\prime}=\left\{\mathbf{h}_{1}^{U^{\prime}}, \mathbf{h}_{2}^{U^{\prime}}, \ldots, \mathbf{h}_{N}^{U^{\prime}}\right\}$，其中，$\mathbf{h}_{i}^{P^{\prime}}=\operatorname{Concat}\left(\widehat{\mathbf{h}}_{i}^{P}, \widetilde{\mathbf{h}}_{i}^{P}\right)$ 和 $\mathbf{h}_{i}^{U^{\prime }}=\operatorname{Concat}\left(\widehat{\mathbf{h}}_{i}^{U}, \widetilde{\mathbf{h}}_{i}^{U}\right) $。

4.5 Aggregation

　　给定帖子和用户的表示：$\mathrm{P}^{\prime} \in \mathbb{R}^{M \times d}, \mathbf{U}^{\prime} \in \mathbb{R}^{N \times d}$，我们采用三个全局注意层将它们分别转换为两个固定大小的向量。全局注意层的表述为：

　　　　$\mathbf{r}=\sum_{k=1}^{K} \operatorname{Softmax}\left(f\left(\mathbf{h}_{k}\right)\right) \odot \mathbf{h}_{k}$

　　其中， $f: \mathbb{R}^{d} \rightarrow \mathbb{R}$ 是一个两层 MLP。最后，我们得到两个合并向量 $\mathbf{p}$，$\mathbf{u} $，并将它们连接起来，得到第 $i$ 个新闻事件的最终表示为 $\mathrm{z}=\operatorname{Concat}(\mathbf{p}, \mathbf{u})$。

4.6 Topic-agnostic Fake News Classification

　　

　　如 Table 1 所示，不同主题之间的传播特征差异很大，我们提出了一个辅助 adversarial module 和 a veracity classifier 来学习类判别和域不变节点表示。总体目标如下：

　　　　$\mathcal{L}\left(\mathrm{Z}, \mathrm{Y}^{V}, \mathrm{Y}^{C}\right)=\mathcal{L}_{V}\left(\mathrm{Z}, \mathrm{Y}^{V}\right)+\gamma \mathcal{L}_{C}\left(\mathrm{Z}, \mathrm{Y}^{C}\right)$

　　其中，$\gamma$ 是平衡参数。$\mathcal{L}_{V}$ 和 $\mathcal{L}_{C}$ 分别表示准确性分类器损失和主题分类器损失。$Z$ 是整个数据集提取的特征矩阵，$\mathrm{Y}^{V}$ 是准确性标签，$\mathrm{Y}^{C}$ 是主题标签。具体介绍如下：

4.6.1 Veracity Classifier Loss

　　准确性分类器损失 $\mathcal{L}_{V}\left(\mathrm{Z}, \mathrm{Y}^{V}\right)$ 是为了最小化准确性分类的交叉熵损失：

　　　　$\mathcal{L}_{V}\left(\mathrm{Z}, \mathrm{Y}^{V}\right)=-\frac{1}{N_{t}} \sum_{i=1}^{N_{t}} y_{i}^{V} \log \left(f_{V}\left(\mathbf{z}_{i}\right)\right)$

　　其中 $f_{V}: \mathbb{R}^{d} \rightarrow \mathbb{R}$ 是一个MLP分类器，$\mathrm{z}_{i}$ 是第 $i$ 个新闻事件的特征，$y_{i}^{V} \in\{0,1\}$ 是相应的准确性标签，$N_{t}$ 是训练集中的实例数。

4.6.2 Topic Classifier Loss

　　主题分类器损失 $\mathcal{L}_{C}\left(\mathrm{Z}, \mathrm{Y}^{C}\right)$ 要求不同主题的特征提取过程后的表示是相似的。为了实现这一点，我们学习了一个由 $\theta_{C}$ 参数化的主题分类器 $f_{C}\left(\mathrm{Z} ; \theta_{C}\right)$ 和一个对抗性训练方案。一方面，我们希望 $f_{V}$ 能够将每个新闻事件分类为正确的准确性标签。另一方面，我们希望来自不同主题的特征相似，这样主题分类器不能区分新闻事件的主题。在我们的论文中，我们使用梯度反转层（GRL）来进行对抗性训练。数学上，GRL 被定义为 $Q_{\lambda}(x)=x$，具有反转梯度 $\frac{\partial Q_{\lambda}(x)}{\partial x}=-\lambda I$。$\theta_{C}$ 通过最小化交叉熵主题分类器的损失来进行优化：

　　　　$\mathcal{L}_{C}\left(\mathrm{Z}, \mathrm{Y}^{t}\right)=-\frac{1}{N_{t}} \sum_{i=1}^{N_{t}} y_{i}^{C} \log \left(f_{C}\left(\mathbf{z}_{i}\right)\right)$

　　其中，$y_{i}^{C}$ 表示第 $i$ 个新闻事件的主题标签。对 $\mathcal{L}_{V}\left(\mathrm{Z}, \mathrm{Y}^{V}\right)$ 和 $\mathcal{L}_{C}\left(\mathrm{Z}, \mathrm{Y}^{C}\right)$ 进行联合优化，并采用标准的反向传播算法对所有参数进行优化。

5 Experiments

5.1 Baselines

• PPC_RNN+CNN [23]: A fake news detection approach combining RNN and CNN, which learns the fake news representations through the characteristics of users in the news propagation path.
• RvNN [25]: A tree-structured recursive neural network with GRU units that learn the propagation structure.
• Bi-GCN [4]: A GCN-based rumour detection model using bi-directional GCN to represent the propagation structure.
• PLAN [17]: A post-level attention model that incorporates tree structure information in the Transformer network.
• FANG [28]: A graphical fake news detection model based on the interaction between users, news, and sources. We remove the source network modeling part for fair evaluation.
• RGCN [33]: The relational graph convolutional network keeps a distinct linear projection weight for each edge type.
• HGT [13]: Heterogeneous Graph Transformer leverages nodeand edge-type dependent parameters to characterize the heterogeneous attention over each edge.
• PSIN : Our proposed Post-User Interaction Model.
• PSIN(-T): PSIN without the adversarial topic discriminator. We compare it with other baselines to demonstrate the superiority of our network architecture.

5.2 Settings

　　对于PPC_RNN+CNN、RvNN、Bi-GCN和PLAN，我们将post特征与相应的用户特征连接起来，生成节点特征，以适应它们的架构。

　　对于 RGCN 和 HGT，我们将 post 和用户视为两组节点，这与 PSIN 是相同的。

　　我们在两种设置下评估这些方法：主题内分割和主题外分割。

　　在主题内分割设置中，我们将数据集分成训练集、验证集和测试集，比例为 6：2：2，进行了三次分割以追求稳定结果。

　　在主题外分割设置中，我们根据 Table 2 所示的主题分割数据集，我们将数据分割为训练和验证集，比例为 8：2，以构建训练集和验证集。

　　　　

　　由于数据集中的标签是不平衡的，我们采用广泛使用的 AUC 和 F1 评分作为评价的评价度量。

　　我们将每个事件的帖子数限制在 2000 个，优化器选择 Adam，学习速率从 $\left\{10^{-3}, 10^{-4}, 10^{-5}\right\}$ 中选择。

　　batch_size 设置为 $32$，词向量维度和网络 hidden size 大小设置为 $100$ ，dropout 从 $0.1$ 到 $0.9$ 之间选择，每个部分的神经网络层数从 $\{2,3,4\}$ 中选择， $\gamma$ 从 $\{0.01,0.1,0.5,1.0\}$ 中选择， $\lambda$ 从 $\{0.01,0.1,1.0\}$ 中选择。

5.3 Overall Performance

　　

　　

　　这里 FANG 是利用了 user 和 post 交互信息的图模型（公平起见去掉了原网站信息），FANG 在域内的结果次于 Bi-GCN 和 PLAN（没有有效利用 post 内容和结构），但是在跨域分类结果相反，这代表 post-tree 方法更可能过拟合，从而削弱其对新主题事件的泛化能力。

　　PSIN 在这两种设置下都优于 PSIN(-T)，而且在跨域设置中差距更显著，这表明对抗性主题分类器减轻了过拟合问题，并使模型学习泛化性更强的特征来准确性检测。

5.4 Ablation Study

　　

　　(-G) 没有文本特征提取器的门控机制， (-G) denotes our model with the gated mechanism for text feature extractor.（？without?）

　　(-A) post网络和post-user网络中都没有边缘增强技术的模型。

　　(-C) 没有post-user交互网络。

　　(-T) 表示没有对抗性的主题分类器。在跨域作用明显

5.5 Early Detection

　　

5.6 Visualization of Effects of the Adversarial Topic Discriminator

　　

　　为了进一步分析对抗性主题鉴别器的有效性，我们将PSIN特征提取器学习到的最终特征用tSNE定性可视化 如图所示。