近日，实验室博士生董明的论文“Deep Reinforcement Learning based Ensemble Model for Rumor Tracking”被中国计算机学会（CCF）推荐B类期刊Information Systems接收。

该文章主要研究了Rumor Tracking问题，该问题是谣言处理流程中非常关键的步骤，旨在为疑似谣言找到其所属主题。该文章借鉴混合专家系统思想，提出了一个集成学习模型，并且基于策略梯度方法自适应地更新模型中的关键权重参数。最终，通过公开数据集上的实验证明了该模型相对于对比方法的有效性。提出的模型在准确性和效率上均优于对比方法。