2021级博士生陈汉和2023届硕士毕业生王海蓉等同学的论文被Knowledge-Based Systems期刊录用。

IDC实验室2021级博士生陈汉和2023届硕士毕业生王海蓉等同学的论文被Knowledge-Based Systems期刊录用，论文在李玉华教授、Emory University Kai Shu教授、李瑞轩教授和University of Illinois Chicago Philip S. Yu教授的共同指导下完成，论文的题目是：Multi-modal Robustness Fake News Detection with Cross-Modal and Propagation Network Contrastive Learning。首先，文章提出了一种新的虚假新闻检测方法——多模态鲁棒性虚假新闻检测算法（MFCL），该方法同时考虑文本、图像和传播网络三种模态，能够更全面地捕捉新闻内容的特征，从而提高虚假新闻检测的准确性。MFCL采用对比学习的方式来学习模态之间的内在特征，能够增强不同模态之间的对齐，从而提高了虚假新闻检测的效果；其次，文章引入了图像-文本匹配数据增强和自适应传播网络数据增强，这些方法旨在确保图像和文本表示的一致性，并促进高阶特征的学习，从而进一步提升模型的性能；最后，MFCL在处理标签有限和模态不匹配的困难场景中，下降幅度明显低于其它基线算法，显示了其在复杂环境下的良好鲁棒性。通过这些创新，MFCL方法在PHEME和Weibo数据集上取得了SOTA性能，超过了现有其它基线算法，证明了其能够更有效地应对社交媒体上快速传播的多模态新闻内容的挑战。

论文信息如下：

Han Chen, Hairong Wang, Zhipeng Liu, Yuhua Li, Yifan Hu, Yujing Zhang, Kai Shu, Ruixuan Li, Philip S. Yu. Multi-modal Robustness Fake News Detection with Cross-Modal and Propagation Network Contrastive Learning. Knowledge-Based Systems, 11, 2024.

Knowledge-Based Systems (KBS)是人工智能领域的国际性交叉学科期刊，该期刊专注于基础知识和基于其他人工智能技术的研究，发表该领域的原创、创新和创造性成果。KBS属于中科院SCI期刊分区计算机科学类一区期刊，其影响因子为7.2。同时，KBS也属于华中科技大学认可的A类期刊。

我们对陈汉和王海蓉等同学的论文的录用表示热烈祝贺！