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使用Python和Django构建的谣言检测系统源码，提供命中参考依据并计算谣言概率

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简介：
本项目采用Python及Django框架开发，旨在创建一个高效的谣言检测系统。通过分析文本数据来提供命中参考依据，并运用算法评估信息是否为谣言及其传播的概率。 基于Python+Django的谣言检测系统源代码可以返回谣言命中的参考依据，并计算谣言的可能性。程序部署步骤如下：1. 完成程序依赖安装；2. 运行程序，命令为manage.py runserver。

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  • 使用Python和Django构建的谣言检测系统源码，提供命中参考依据并计算谣言概率
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    本项目采用Python及Django框架开发，旨在创建一个高效的谣言检测系统。通过分析文本数据来提供命中参考依据，并运用算法评估信息是否为谣言及其传播的概率。 基于Python+Django的谣言检测系统源代码可以返回谣言命中的参考依据，并计算谣言的可能性。程序部署步骤如下：1. 完成程序依赖安装；2. 运行程序，命令为manage.py runserver。
     
  • 谣言检测
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    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）
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    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。
     
  • 基于Transformer架构的谣言检测系统
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    本项目提出了一种基于Transformer架构的新型谣言检测系统，旨在通过深度学习技术提升对网络谣言的识别与分类能力。 基于Transformer模型的谣言检测系统代码实现及数据文件供读者个人学习使用。
     
  • Python中文谣言检测系统+源代码+文档说明
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    本项目提供一个全面的Python工具包，专为中文环境下的谣言信息识别设计。包含详尽的源码与使用指南，助力用户快速掌握并应用该系统的各项功能，有效甄别网络虚假信息。 项目介绍：该项目源码为个人课程设计作业的代码集合，所有代码在上传前均已测试通过并成功运行。答辩评审平均分高达94.5分，请放心下载使用。 1、本资源中的项目代码均经过全面测试并在功能正常的情况下才进行上传，您可以放心下载和使用。 2、此项目适合计算机相关专业（如计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等）的在校学生、教师或企业员工学习参考。同时也非常适合初学者进阶学习，可用于毕业设计项目、课程设计作业以及项目的初期演示等用途。 3、如果您有一定的编程基础，则可以在此代码基础上进行修改和扩展以实现更多功能，并将其用于毕业设计或其他相关任务中。请下载后首先查看README.md文件（如果有），仅供个人学习参考使用，请勿将这些资源用于商业目的。
     
  • 互联网谣言传播_Rumours_matlab_谣言_谣言传播_谣言模型.rar
    优质
    本资源包含利用MATLAB编程实现的互联网谣言传播模型，可用于研究和分析谣言在网络环境中的扩散机制与控制策略。 选拔赛数学建模题目是关于网络谣言的传播模型。文件包含题目、参考文献以及MATLAB代码。其中，basic.m是最简化的模型；extend1.m进一步考虑了老年人与年轻人在活跃程度及对谣言易信度上的差异；beacons.m则在此基础上引入了网络警察角色来影响谣言的传播过程。
     
  • Weibo23谣言检测数据集.zip
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    本数据集包含大量来自中国社交媒体平台微博上的真实信息与谣言文本，旨在为研究者提供一个用于训练和评估机器学习模型在识别网络谣言能力的数据资源。 谣言检测数据集Weibo23包含了一系列用于识别微博平台上虚假信息的数据。该数据集旨在帮助研究人员开发更有效的算法和技术来对抗网络上的谣言传播。
     
  • 中文谣言新闻数据集
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    《中文谣言新闻数据集》是一项针对中文环境下的谣言信息进行收集、分类和标注的工作成果，旨在提供给研究者用于开发识别谣言的技术模型。 该数据来源于新浪微博的不实信息举报平台，并涵盖了从2009年9月4日至2017年6月12日期间共31,669条谣言。 具体字段解释如下： - rumorCode：每一条谣言的独特编码，可以通过此编码直接访问到相关的举报页面。 - title：被举报的谣言标题内容。 - informerName：发起举报者的微博用户名。 - rumormongerName：发布该谣言的微博用户名。 - rumorText：具体的谣言内容描述。 - visitTimes：该条谣言在平台上的浏览次数统计。 - result：关于此谣言的审核结果信息。 - publishTime：举报者提交举报的时间点。
     
  • 中文谣言检测的本科毕业设计论文.zip
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    本论文为中文谣言检测的本科毕业设计作品，内容涵盖谣言识别技术的研究与应用，以及基于机器学习的方法来提高谣言检测系统的准确性。 Python是一种高级的通用编程语言，由Guido van Rossum在1989年发起，并于1991年正式发布。它以简洁清晰的语法著称，强调代码可读性和易于维护性。以下是Python的一些主要特点和优势： - 易学易用： Python的设计简单直观，更接近自然语言，使初学者更容易上手。这种特性使得Python在教育领域和初学者中广泛应用。 - 高级编程语言： Python具有自动内存管理（垃圾回收）等功能，减轻了程序员的负担，并且支持动态类型和面向对象的特点。 - 跨平台性： Python可以在多种操作系统下运行，包括Windows、Linux、macOS等。这使得开发的应用程序可以轻松地在不同的平台上部署。 - 丰富的标准库： Python内置了大量的模块和库，涵盖了文件操作、网络编程以及数据库访问等方面的内容。这些资源使开发者能够快速构建功能强大的应用程序。 - 开源性： Python是开源的软件项目，任何人都可以免费使用并查看其源代码。这种开放性促进了Python社区的发展，并为用户提供大量的第三方库和框架选择。 - 强大的社区支持： Python拥有庞大且活跃的开发群体，这使得开发者能够轻松获取帮助、分享经验以及参与到Python语言的发展过程中去。 - 多领域适用性： Python在Web开发、数据科学、人工智能等多个技术领域都有广泛的应用。特别是在数据分析与机器学习方面，它已经成为业界主流的选择之一。 - 支持面向对象编程： Python支持面向对象的程序设计方法，允许开发者通过使用类和实例来构建更具模块化且易于维护的代码结构。 综上所述，Python因其简洁易懂的特点、强大的功能库以及广泛的社区支持，在软件开发领域中占据了重要的地位。
     
  • 关于新浪微博谣言检测的研究
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    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。