圖論是數學的一個分支，涉及圖的研究，圖是用於建模物件之間的成對關係的數學結構。圖表由兩個主要部分組成：
頂點（節點）：這些是圖中的點或實體。
邊：這些是頂點之間的線或連接，表示對應物件之間的關係。
圖論涵蓋廣泛的主題和應用，包括：
基本概念：了解圖 阿曼 電話號碼 的基本屬性，例如連通性、路徑、循環和頂點度數。
圖表示：表示圖的不同方式，包括鄰接矩陣、鄰接列表和圖視覺化。
圖演算法：開發演算法來解決圖上的各種問題，例如尋找最短路徑、確定連通性、尋找最大流以及搜尋特定子結構（如派系或循環）。
網路分析：使用圖論工具分析現實世界的網絡，例如社交網絡、交通網絡和通訊網絡。
應用：圖論在電腦科學（網路協定、資料結構、演算法）、運籌學（網路最佳化、調度）、生物學（基因調控網絡、蛋白質交互作用網絡）和社會學（社會網絡分析、社區檢測）。
由於圖論能夠對複雜關係進行建模並解決各種最佳化和分析問題，因此在電腦科學、運籌學、生物學、社會學和許多其他領域都有應用。
網路分析可以識別參與虛假資訊活動的帳戶與其他實體（例如已知的宣傳者、假新聞媒體或機器人網路）之間的聯繫。機器學習模型可以分析社交網路的結構，以偵測參與傳播假訊息的帳戶群集。
監督學習：
可以在包含合法帳戶和虛假資訊帳戶範例的標記資料集上訓練機器學習模型，以學習指示虛假資訊行為的模式和特徵。從內容、來源、元資料和使用者行為派生的特徵可以用作這些模型的輸入。監督學習演算法可以將社交媒體帳戶分類為合法帳戶或參與傳播虛假資訊的帳戶。