Quincy1994
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关于Fake News Detection的近几年文献列表

前言

最近小组内一个师妹的毕业课题是做关于虚假新闻（Fake News Detection）的检测，正好我愁着自己的课程作业要做什么方面的综述，于是灵机一动，就将两个事情拉在一起吧，哈哈。后来借着师妹的手收集了近年来关于虚假新闻的文献(不一定全，请见谅哈），具体如下：

AAAI

DRIMUX: Dynamic Rumor Influence Minimization with User Experience in Social Networks( AAAI 2016)
News Verification by Exploiting Conflicting Social Viewpoints in Microblogs (AAAI 2016)
Early Detection of Fake News on Social Media Through Propagation Path Classification with Recurrent and Convolutional Networks (AAAI 2018）
Exploiting Tri-Relationship for Fake News Detection (AAAI 2018)
Unsupervised Fake News Detection on Social Media: A Generative Approach (AAAI 2019)

ACL

“Liar，Liar Pants on Fire”：A New Benchmark Dataset for Fake News Detection (ACL 2017)
Detect Rumors in Microblog Post Using Propagation Structure via Kernel Learning (ACL 2017）
Separating Facts from Fiction: Linguistic Models to Classify Suspicious and Trusted News Posts on Twitter (ACL 2017)
A Stylometric Inquiry into Hyperpartisan and Fake News (ACL 2018)

CIKM

Detect Rumors Using Time Series of Social Context Information on Microblogging Websites (CIKM 2015)
CSI: A Hybrid Deep Model for Fake News Detection (CIKM 2017)

COLING

A Retrospective Analysis of the Fake News Challenge Stance Detection Task (COLING 2018)
Attending Sentences to detect Satirical Fake News (COLING 2018)
Automatic Detection of Fake News (COLING 2018)
Multi-Source Multi-Class Fake News Detection (COLING 2018)

EMNLP

Truth of Varying Shades: Analyzing Language in Fake News and Political Fact-Checking(EMNLP 2017)
Cross-Lingual Cross-Platform Rumor Verification Pivoting on Multimedia Content (EMNLP 2018)
DeClarE: Debunking Fake News and False Claims using Evidence-Aware Deep Learning (EMNLP 2018)

IJCAI

Detecting Rumors from Microblogs with Recurrent Neural Networks (IJCAI 2016)
Neural User Response Generator: Fake News Detection with Collective User Intelligence (IJCAI 2018)

KDD

Fake News Detection on Social Media: A Data Mining Perspective (KDD 2017)

WSDM

Leveraging the Crowd to Detect and Reduce the Spread of Fake News and Misinformation (WSDM 2018)
Tracing Fake-News Footprints: Characterizing Social Media Messages by How They Propagate (WSDM 2018)
Beyond News Contents: The Role of Social Context for Fake News Detection (WSDM 2019)
Fake News: Fundamental Theories, Detection strategies and Challenges (WSDM 2019)

WWW

A structured Response to Misinformation: Defining and Annotating Credibility Indicators in News Articles (WWW 2018)
Detect Rumor and Stance Jointly by Neural Multi-task Learning (WWW 2018)
Detect Rumors Using Time Series of Social Context Information on Microblogging Websites (WWW 2018)
Fake News Detection in Social Networks via Crowd Signals (WWW 2018)
Misleading or Falsification? Inferring Deceptive Strategies and Types in Online News and Social Media (WWW 2018）
Online Misinformation: Challenges and Future Directions (WWW 2018)
Relevant Document Discovery for Fact-Checking Articles (WWW 2018)

数据集

相关数据集的情况可以参考师妹的博客：https://blog.csdn.net/Totoro1745/article/details/84678858

【注：广外数据挖掘实验室】

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    跳过测试阶段： mvn package -DskipTests 临时性跳过测试代码的编译： mvn package -Dmaven.test.skip=true   maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为，即跳过编译，又跳过测试。   指定测试类 mvn test
  • 非mapreduce生成Hfile，然后导入hbase当中 Stark_Summer maphbasereduceHfilepath实例
    最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile
  • jsp web tomcat 编码问题 王新春 tomcatjsppageEncode
    今天配置jsp项目在tomcat上，windows上正常，而linux上显示乱码，最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置，添加 URIEncoding 属性： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTi
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