2019年4月25日讨论班报告

各位老师，同学：

时间：4月25日讨论班 9:00-10:30

地点：教学楼5-308

报告内容：

司明皎 the spread of true and false news online

  本文首先通过提出一系列度量以及统计实验说明了虚假新闻（false news）比真实新闻(true news)传播的更远、更广、更深、涉众更多。然后利用统计学、自然语言处理、机器人识别算法、情感分析、相似度度量等多种方法尝试着去寻找这种现象产生的可能原因：是否是因为虚假新闻传播者在社交网络中有着较为丰富的网络结构信息（如有更多活跃节点）？是否是因为虚假新闻相对于真实新闻有更丰富的信息含量而且更新奇？此外，本文还研究了虚假新闻和真实新闻引发的用户情绪反应，判断他们是否感受到新奇以及是否机器人在更大程度上促进了虚假消息传播。

华冠齐 ScaleMine: Scalable Parallel Frequent Subgraph Mining in a Single Large Graph

  频繁子图挖掘是图分析和知识提取的基本操作。由于其计算量大，需要并行求解。现有的方法要么存在负载不平衡的问题，要么通信和同步开销过高。本文提出了ScaleMine;一种针对single-large graph的并行频繁子图挖掘系统。ScaleMine引入了一种新的two-phase approach。第一阶段近似;它在收集各种统计数据的同时，快速确定高概率频繁的子图。第二阶段利用近似结果计算精确解，达到良好的负载平衡;修剪搜索空间;制定有效的执行计划;并保证每个task内的并行性。实验表明，ScaleMine最多支持扩展到8192个核心(比其他工作多12倍);最大支持10亿条边大小的图(比其他工作大10倍)，并且至少比现有解决方案快一个数量级。

下周报告人 车正伟，殷晴晴