微博谣言检测方法研究
本文选题：微博 + 谣言 ； 参考：《计算机应用与软件》2013年02期
【摘要】：微博中某一话题引起强烈关注,随着事态的发展,关于此话题的信息也开始偏轨,错误观点、失实报道经转发充斥了微博信息平台,话题在传播过程中演变出谣言。微博谣言在传播过程中具有传播速度越来越快、传播范围越来越广、传播过程越来越难以控制等特点。提出基于BP神经网络模型及改进其激发函数,同时引入冲量项,对微博话题在传播过程中演变为谣言进行检测。实验结果表明,该算法具有较好的检测效果。
[Abstract]:Along with the development of the situation, the information on this topic has also started to deviate from track, wrong view, false report has flooded the Weibo information platform, and the topic has evolved rumors in the process of dissemination. Weibo rumors spread faster and faster, spread more and more widely, and the communication process is more and more difficult to control. Based on the BP neural network model and the improved excitation function, the impulse term is introduced to detect the spread of Weibo topics into rumors. Experimental results show that the algorithm has a better detection effect.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院;辽宁工程技术大学软件学院;
【分类号】：TP393.09
【参考文献】
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本文编号：2117827
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