Advertisement

关于新浪微博谣言检测的研究

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究聚焦于分析和探讨新浪微博平台上的谣言传播现象，并提出有效的检测与防控机制，旨在净化网络环境，提升信息的真实性和可靠性。 近年来，社会网络信息的可信度问题引起了广泛关注。谣言传播可能导致社会恐慌并引发信任危机。在国内，随着新浪微博用户数量的增长，它成为了谣言扩散的一个重要平台。及时清理微博上的谣言对于维护社会稳定和发展具有重要意义。本段落以新浪微博为研究背景，将谣言检测视为一个分类任务，并首次提出利用微博评论的情感倾向作为识别谣言的特征之一。实验结果显示，在引入这一情感倾向特征后，谣言检测的效果有了显著提升。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于新浪微博谣言检测的研究
    优质
    本研究聚焦于分析和探讨新浪微博平台上的谣言传播现象，并提出有效的检测与防控机制，旨在净化网络环境，提升信息的真实性和可靠性。 近年来，社会网络信息的可信度问题引起了广泛关注。谣言传播可能导致社会恐慌并引发信任危机。在国内，随着新浪微博用户数量的增长，它成为了谣言扩散的一个重要平台。及时清理微博上的谣言对于维护社会稳定和发展具有重要意义。本段落以新浪微博为研究背景，将谣言检测视为一个分类任务，并首次提出利用微博评论的情感倾向作为识别谣言的特征之一。实验结果显示，在引入这一情感倾向特征后，谣言检测的效果有了显著提升。
     
  • 关于深度学习在微博谣言检测中的应用研究_陈思瑾.caj
    优质
    本文探讨了深度学习技术在识别和检测微博平台上谣言的应用，通过分析不同模型的效果，提出了一种有效的微博谣言检测方法。作者：陈思瑾。 基于深度学习的微博谣言检测研究是由陈思瑾进行的研究工作。这项研究探讨了如何利用深度学习技术来识别和检测微博平台上的虚假信息或谣言。通过分析大量的数据样本，该研究旨在提高对网络空间中传播的信息真实性的判断能力，并为社交媒体平台上有效的信息过滤提供理论支持和技术手段。
     
  • 关于微博环境中UVFR谣言传播模型的研究与仿真
    优质
    本研究构建了针对微博环境的UVFR（不确定-验证-信仰-回声室）谣言传播模型，并进行了详尽的仿真分析。通过模拟用户行为，该模型旨在深入探讨信息在网络空间内的扩散机制及其演变规律。 针对微博网络谣言的传播机制进行了研究。根据其传播特征将受众用户分为未知者、浏览者、转发者和评论者四类，并构建了一个UVFR网络谣言传播模型。利用该模型分析主要参数对传播过程的影响，提出了相应的控制策略。此模型重新定义了谣言传播规则及动力学方程，使描述更加符合微博用户的实际行为。采用多主体仿真平台在无标度网络结构下进行了仿真实验研究，并将实验结果与新浪微博的真实数据进行对比，验证了结论的合理性和有效性。通过仿真实验发现，初始传播节点数量越多、转发概率越大，则谣言传播的速度越快和范围越广。
     
  • 关于中文微博突发事件的检测研究
    优质
    本研究聚焦于利用数据挖掘和自然语言处理技术，对中文微博上的突发公共事件进行实时监测与分析。通过识别关键信息，旨在提高社会应急响应效率。 近年来，在微博上准确而高效地挖掘突发事件成为研究的热点领域。通过词频统计、计算词增长率以及运用TF-PDF算法抽取突发词汇集合，并利用这些突发词汇来表示文本，结合对描述微博突发事件特征进行过滤；提出了一种“绝对聚类”算法用于事件相关文本分类处理，同时根据评论数和转发量加权计算热度值，选取每类中热度最高的作为突发事件。实验结果显示该方法的检测准确率为92.60%，召回率达到85.51%，F值为0.89。研究表明相比传统的方法，这种方法能够更有效地识别微博中的突发状况，并具有一定的实际应用价值。
     
  • 谣言检测
    优质
    本项目致力于研发高效的谣言检测技术，通过分析社交媒体上的信息流，运用机器学习算法识别虚假新闻和误导性内容，旨在减少网络空间中的不实信息传播。 论文《联合嵌入异构图的局部和全局关系以进行谣言检测》由袁纯元、马干文、周伟、韩继中及胡松林在第19届IEEE数据挖掘国际会议上（ICDM 2019）发布。该研究使用的依赖库包括：Gensim版本3.7.2，Jieba版本0.39，Scikit-learn版本0.21.2和Torch版本1.4.0。 论文提供的数据集主目录包含微博数据集以及两个Twitter数据集的子文件夹（twitter15和twitter16）。每个子文件夹中包括以下内容： - twitter.train、twitter.dev 和 twitter.test 文件：这些文件以“源tweet ID \t 源tweet内容\t 标签”的格式提供了训练、开发及测试示例。 - twitter_graph.txt 文件：该文件则按照“源tweet ID \t userID1:weight1 userID2:weigh”格式提供关于每个原始发布树的内容。
     
  • 谣言检测（rumor_detection）
    优质
    谣言检测是指利用自然语言处理和机器学习技术来识别与分类网络上的不实信息的过程，旨在减少虚假消息的传播。 谣言检测的分支 bebug-ret 正在进行。
     
  • 新浪微博的软件测试
    优质
    新浪微博的软件测试是指对新浪微博应用程序的功能、性能、安全性和用户体验进行全面评估的过程，以确保其稳定运行并满足用户需求。 软件工程专业期末的软件测试课程作业要求使用QTP工具对新浪微博的功能进行测试。