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题名社交媒体内容可信性分析与评价
被引量：7
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作者
刘波
李洋
孟青
汤小虎
曹玖新
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机构
东南大学计算机科学与工程学院
东南大学网络空间安全学院
计算机网络与信息集成教育部重点实验室(东南大学)
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019年第9期1939-1952,共14页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFB1003000)
国家自然科学基金项目(61370208,61472081,61320106007,61272531)
+2 种基金
国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2013AA013503)
江苏省网络与信息安全重点实验室基金项目(BM2003201)
江苏省计算机网络技术重点实验室基金项目(BE2018706)~~
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文摘
近年来社交媒体在拓宽人们获取信息渠道的同时,也方便了虚假信息的传播,并造成了严重的负面影响.与传统互联网媒体相比,社交媒体包含的信息更加复杂多样,为内容可信性的判断带来了新的挑战.已有研究在分析社交媒体内容可信性时,对挖掘可信性影响因素进行了很多工作,但缺乏对噪音数据的处理,大量的无用推文会对推文可信性判断造成干扰,进而会影响事件层面的可信性判断,从大量噪音数据中筛选出真正有用的推文数据就显得尤为重要.在推文层面同时考虑用户的主题因素和从众行为,减少了从众转发等噪音数据在可信性判断过程中的作用,对社交媒体内容的可信性进行研究,采用贝叶斯网络建立了社交媒体内容可信性评价模型,并通过新浪微博公开数据集验证了模型的有效性.
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关键词
社交媒体
内容可信性
主题因素
从众行为
概率图模型
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Keywords
social media
content credibility
topic factor
conformity
probabilistic graphical model
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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