[1]尹鹏博 潘伟民 彭 成 张海军.基于用户特征分析的微博谣言早期检测研究*[J].情报杂志,2020,(07):81.
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基于用户特征分析的微博谣言早期检测研究*()
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《情报杂志》[ISSN:1002-1965/CN:61-1167/G3]

卷:
期数:
2020年07期
页码:
81
栏目:
出版日期:
2020-07-10

文章信息/Info

Title:
Research on Early Detection of Weibo Rumors Based on User Characteristics Analysis
作者:
尹鹏博 潘伟民 彭 成 张海军
新疆师范大学计算机科学技术学院 乌鲁木齐 830054
关键词:
微博谣言谣言检测行为特征深度学习卷积-长短期记忆网络
摘要:
[目的/ 意义]开放的微博平台是谣言的重要发源地,研究谣言检测对于减少谣言的传播,降低或消除谣言的影响具有重要现实意义。[方法/ 过程]提出了一种基于用户特征分析的微博谣言早期检测方法,通过对用户历史微博进行情感分析得到用户的发文行为特征,结合用户属性和微博文本,使用卷积-长短期记忆网络( Convolution-Long Short-Term Memory,C-LSTM)模型实现谣言早期检测。[结果/ 结论] 与目前大多数微博谣言检测方法不同的是,该方法基于微博用户的历史行为特征,不依赖待检测微博的评论转发信息,减少了等待产生评论转发信息的时间,实现了微博谣言的实时早期检测。
更新日期/Last Update: 1900-01-01