微博污染检测模型

发布时间：2018-06-28 14:17

  本文选题：微博 + 谣言传播　； 参考：《计算机应用》2013年06期

【摘要】：信息传播的高速性加剧了谣言等网络污染在微博网络中的扩散。微博网络的用户量和信息量极为庞大。因此,对微博污染传播机制和污染检测手段的研究显得尤为重要。根据基于用户影响力建立的微博谣言传播模型,利用蚁群算法逆推污染传播路径,搜索受染用户,并分别以Twitter和新浪微博为实验平台,通过对比分析验证了模型的可行性。实验结果表明:模型通过对受染个体的搜索,缩小了污染的检测范围,提高了微博污染的治理效率和准确性。
[Abstract]:The high speed of information dissemination intensifies the spread of rumors and other network pollution in Weibo network. The amount of users and information in Weibo network is very large. Therefore, the study of Weibo pollution transmission mechanism and pollution detection means is particularly important. According to the Weibo rumor propagation model based on user's influence, this paper uses ant colony algorithm to push back the pollution transmission path, searches the infected user, and uses Twitter and Sina Weibo as the experimental platform, and verifies the feasibility of the model through comparative analysis. The experimental results show that the model reduces the range of pollution detection and improves the efficiency and accuracy of Weibo pollution treatment by searching for infected individuals.
【作者单位】： 郑州大学信息工程学院;郑州大学软件技术学院;
【分类号】：TP393.092

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