本文選題：微博 + 評論��； 參考：《計算機仿真》2016年01期

【摘要】：微博虛假消息的判別是微博研究中的難點問題。為了實現(xiàn)快速準(zhǔn)確識別,從源微博的評論角度出發(fā)定義了三個不同特征:支持性、置信度、內(nèi)容相關(guān)性。利用所選三個特征作為輸入,構(gòu)建SVM分類算法判別消息真?zhèn)�。以抓取的新浪微博上的真實�?shù)據(jù)集作為實驗對象,利用提出的模型進(jìn)行了實驗并與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對比,在虛假微博的識別中初步取得了較好的結(jié)果,可以有效的識別虛假消息。
[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.
【作者單位】： 北京工商大學(xué);
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究青年基金項目(13YJC860006)
【分類號】：TP393.092;TP391.1

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10 侯澍e，

本文編號：1908599