一种用于微博谣言检测的半监督学习算法

发布时间：2017-09-08 21:39

  本文关键词：一种用于微博谣言检测的半监督学习算法

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【摘要】：在微博谣言检测中,对微博谣言进行正确标注需要耗费大量的人力和时间,同时数据类别的不平衡也影响了微博谣言的正确识别。为了解决该问题,提出一种基于Co-Forest算法针对不平衡数据集的改进方法,利用SMOTE算法和分层抽样平衡数据分布,并通过代价敏感的加权投票法来提高对未标记样本预测的正确率。该方法只需要对少量训练数据实例进行谣言类别标注即可有效检测谣言。10组UCI测试数据和2组微博谣言的实证实验证明了算法有效性。
【作者单位】： 山东大学计算机科学与技术学院;中国人民解放军61516部队;
【关键词】： 微博 谣言检测 不平衡数据 半监督学习 Co-Forest算法 SMOTE 代价敏感
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61303005)
【分类号】：TP181
【正文快照】： 0引言谣言检测属于互联网信息可信度[1]研究范畴,是互联网信息可信度研究的新方向。国外学者对社交网络和微博尤其是Twitter可信度作了大量的研究[2~9]。其研究工作首先从Twitter上抓取数据,去除与特定事件话题无关的tweets作为样本数据;接着选取tweets文本内容包含的元素统计

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本文编号：816477