- **邻域波动特征提取Neighbor Fluc

- **邻域波动特征提取Neighbor Fluctuation Modulation：**仅仅捕捉个体的静态情感状态是不够的，谣言的异常性往往体现为群体互动中的局部情感异质性。为了显式量化节点$i$与其局部领域$\mathcal{N}(i)$之间的“情感湍流”，我们设计了三种统计特征来从不同维度捕捉情感冲突： $\Delta \mathbf{h}_i = \frac{1}{|\mathcal{N}(i)|} \sum_{j \in \mathcal{N}(i)} \|\mathbf{h}_j - \mathbf{h}_i\|_1 \in \mathbb{R}^d$ ,$\sigma_i = \sqrt{\frac{1}{|\mathcal{N}(i)|} \sum_{j \in \mathcal{N}(i)} \|\mathbf{h}_j - \boldsymbol{\mu}_i\|_2^2}$ ,$\max_{j \in \mathcal{N}(i)} \|\mathbf{h}_j - \mathbf{h}_i\|$ 这三个统计量分别度量了平均情感偏差、邻域情感方差以及最大冲突强度。我们将这些特征投影并与$h_i$拼接，形成波动增强的节点表示。如何绘制 要求以一个点为例子绘制图