基于微博评论的虚假消息检测模型

发布时间：2018-05-19 04:00

  本文选题：微博 + 评论　； 参考：《计算机仿真》2016年01期

【摘要】：微博虚假消息的判别是微博研究中的难点问题。为了实现快速准确识别,从源微博的评论角度出发定义了三个不同特征:支持性、置信度、内容相关性。利用所选三个特征作为输入,构建SVM分类算法判别消息真伪。以抓取的新浪微博上的真实数据集作为实验对象,利用提出的模型进行了实验并与人工神经网络对比,在虚假微博的识别中初步取得了较好的结果,可以有效的识别虚假消息。
[Abstract]:The identification of Weibo false message is a difficult problem in the study of Weibo. In order to identify the source Weibo quickly and accurately, three different features are defined from the point of view of the source Weibo: support, confidence, and content correlation. Using the selected three features as input, a SVM classification algorithm is constructed to identify the authenticity of messages. The real data set on Sina Weibo is taken as the experimental object. The proposed model is used to experiment and compare with artificial neural network. The result of false Weibo recognition is obtained and the false message can be recognized effectively.
【作者单位】： 北京工商大学;
【基金】：教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJC860006)
【分类号】：TP393.092;TP391.1

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本文编号：1908599