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论文标题：Propagation Tree Is Not Deep: Adaptive Graph Contrastive Learning Approach for Rumor Detection 论文链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/27757 论文来源：AAAI 2024 一、概述 现有的一些谣言检测研究表明，帖子的传播结构完全包含了回复之间的相互关系，并利用了群体智能，这对于揭露谣言是非常宝贵的。一般来说，基于谣言传播结构学习的谣言检测模型从回复之间的相互关系中提取了谣言的判别特征，将回复立场的特定模式作为帖子分类的基础，因为谣言帖子和非谣言帖子的回复立场存在明显区别。这些模型擅长区分这些差异，这构成了基于谣言传播结构学习的谣言检测方法的一个基本假设。这个假设在一定程度上依赖于谣言传播树的深层结构。但是谣言传播树真的是深度的吗？ 考虑到这个问题，本文进行了统计分析来探索谣言传播树的结构特征。
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