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实时微博谣言的未来传播范围评估方法
被引量：
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作者
马晓宁
梁晓菡
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第10期2785-2790,共6页
为找出可能在未来广泛传播的微博谣言,提出将谣言实时识别和谣言传播范围评估相结合的方法。建立实时谣言识别模型,在微博消息发出时刻提取特征进行实时谣言识别;基于改进的用户影响力算法建立谣言传播范围评估模型;按评估周期采用谣言...
为找出可能在未来广泛传播的微博谣言,提出将谣言实时识别和谣言传播范围评估相结合的方法。建立实时谣言识别模型,在微博消息发出时刻提取特征进行实时谣言识别;基于改进的用户影响力算法建立谣言传播范围评估模型;按评估周期采用谣言传播范围评估模型对谣言在发出后的传播范围进行评估。实验结果表明,实时谣言识别方法具有较高的准确率,基于改进的用户影响力算法比基于PageRank算法提出的谣言传播范围评估模型更加合理地预评估了谣言的传播范围,可得到在发布后可能会广泛传播的谣言。
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关键词
实时谣言识别
用户影响力
消息传播
支持向量机
PAGERANK算法
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题名
实时微博谣言的未来传播范围评估方法
被引量：
2
1
作者
马晓宁
梁晓菡
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第10期2785-2790,共6页
基金
中央高校基本科研业务费中国民航大学专项基金项目(3122014C018)
中国民航大学科研启动费基金项目(09QD02X)
文摘
为找出可能在未来广泛传播的微博谣言,提出将谣言实时识别和谣言传播范围评估相结合的方法。建立实时谣言识别模型,在微博消息发出时刻提取特征进行实时谣言识别;基于改进的用户影响力算法建立谣言传播范围评估模型;按评估周期采用谣言传播范围评估模型对谣言在发出后的传播范围进行评估。实验结果表明,实时谣言识别方法具有较高的准确率,基于改进的用户影响力算法比基于PageRank算法提出的谣言传播范围评估模型更加合理地预评估了谣言的传播范围,可得到在发布后可能会广泛传播的谣言。
关键词
实时谣言识别
用户影响力
消息传播
支持向量机
PAGERANK算法
Keywords
real-time rumor detection
user influence
information diffusion
support vector machine(SVM)
PageRank algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
实时微博谣言的未来传播范围评估方法
马晓宁
梁晓菡
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
2
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