社交网络谣言的及时检测和分析

发布时间：2017-08-23 01:36

  本文关键词：社交网络谣言的及时检测和分析

  更多相关文章： 社交网络 数据挖掘 谣言 自然语言处理

【摘要】：社交网络在我们的现代生活中扮演着非常大的作用,且随着现代网络的不断提速以及联网终端设备的逐渐普及,各种各样多元化的信息充斥在社交网络平台上,随之而来的一个问题是谣言很可能在这种环境里孕育并进行大规模传播,甚至造成一定的社会恐慌。但社交网络用户的专业性以及目前社交平台谣言检测的机制都不足以及时发现和组织平台上谣言的传播。因而本文提出了一个基于社交网络平台的谣言的自动检测框架,并用在新浪微博平台上尽可能早的检测出谣言。本文实验的目标是在给定大范围话题(关键词)的前提下,进行可疑子话题的分析与检测,其工作主要分为两个部分,一是可疑子话题的检测,二是对检测出的可疑子话题进行可信度的分析。具体的思路主要是,在给定大范围话题的前提下,每隔固定检测时间从新浪微博平台上进行数据的爬取,将爬取下来的数据进行分词、词向量训练等基本处理后,利用词与词之间的相似性进行聚类操作,得到当前时段内的所有子话题,之后根据子话题被怀疑的程度进行筛选排序,初步筛选出存在谣言可能性的子话题。在这之后的工作主要是通过抽取子话题中微博的相关特征,包括微博用户、微博内容以及微博在传播时的相关特征进行子话题可信度的建模分析,筛选出最有概率成为谣言的子话题。综上所述,本文就给定关键词时可疑子话题的检测、子话题的可信度分析探讨和分析,并就分析和检测的及时性进行了探索和实践。本实验算法框架在真实的数据集上进行了实验,结果表明,本文工作在社交网络平台上谣言的及时分析和检测上取得了不错的效果。
【关键词】：社交网络 数据挖掘 谣言 自然语言处理
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G206
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第1章 绪论11-20
• 1.1 课题背景11-14
• 1.1.1 微博的产生发展以及传播11-12
• 1.1.2 微博可信度分析12-14
• 1.2 相关工作14-17
• 1.2.1 互联网信息可信度14-15
• 1.2.2 微博信息可信度15-16
• 1.2.3 微博话题检测16-17
• 1.3 本文工作及结构17-19
• 1.3.1 本文工作17-19
• 1.3.2 本文结构19
• 1.4 本章小结19-20
• 第2章 微博子话题识别20-38
• 2.1 微博子话题识别概述20-21
• 2.2 微博实时爬取21-25
• 2.3 微博分词25-26
• 2.4 词向量增量训练26-31
• 2.5 词库建设31-32
• 2.6 子话题聚类32-35
• 2.7 子话题筛选排序35-37
• 2.8 本章小结37-38
• 第3章 微博子话题可信度分析38-50
• 3.1 微博子话题可信度分析概述38-39
• 3.2 特征抽取39-47
• 3.2.1 微博发布者特征39-41
• 3.2.2 微博内容相关特征41-46
• 3.2.3 微博转发相关特征46-47
• 3.3 实验建模47-49
• 3.3.1 单微博可信度建模47-48
• 3.3.2 子话题可信度建模48-49
• 3.4 本章小结49-50
• 第4章 实验分析50-57
• 4.1 实验总体介绍50
• 4.2 数据分析50-51
• 4.3 实验分析51-56
• 4.4 本章小结56-57
• 第5章 总结与展望57-58
• 参考文献58-61
• 致谢61

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 ;基于位置的手机社交网络“贝多”正式发布[J];中国新通信;2008年06期

2 曹增辉;;社交网络更偏向于用户工具[J];信息网络;2009年11期

3 ;美国:印刷企业青睐社交网络营销新方式[J];中国包装工业;2010年Z1期

4 李智惠;柳承烨;;韩国移动社交网络服务的类型分析与促进方案[J];现代传播(中国传媒大学学报);2010年08期

5 贾富;;改变一切的社交网络[J];互联网天地;2011年04期

6 谭拯;;社交网络:连接与发现[J];广东通信技术;2011年07期

7 陈一舟;;社交网络的发展趋势[J];传媒;2011年12期

8 殷乐;;全球社交网络新态势及文化影响[J];新闻与写作;2012年01期

9 许丽;;社交网络:孤独年代的集体狂欢[J];上海信息化;2012年09期

10 李玲丽;吴新年;;科研社交网络的发展现状及趋势分析[J];图书馆学研究;2013年01期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 赵云龙;李艳兵;;社交网络用户的人格预测与关系强度研究[A];第七届（2012）中国管理学年会商务智能分会场论文集（选编）[C];2012年

2 宫广宇;李开军;;对社交网络中信息传播的分析和思考——以人人网为例[A];首届华中地区新闻与传播学科研究生学术论坛获奖论文[C];2010年

3 杨子鹏;乔丽娟;王梦思;杨雪迎;孟子冰;张禹;;社交网络与大学生焦虑缓解[A];心理学与创新能力提升——第十六届全国心理学学术会议论文集[C];2013年

4 毕雪梅;;体育虚拟社区中的体育社交网络解析[A];第九届全国体育科学大会论文摘要汇编(4)[C];2011年

5 杜p，

本文编号：722283