本文選題：微博 + 謠言傳播　； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2013年06期

【摘要】：信息傳播的高速性加劇了謠言等網(wǎng)絡(luò)污染在微博網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散。微博網(wǎng)絡(luò)的用戶量和信息量極為龐大。因此,對(duì)微博污染傳播機(jī)制和污染檢測(cè)手段的研究顯得尤為重要。根據(jù)基于用戶影響力建立的微博謠言傳播模型,利用蟻群算法逆推污染傳播路徑,搜索受染用戶,并分別以Twitter和新浪微博為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),通過(guò)對(duì)比分析驗(yàn)證了模型的可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:模型通過(guò)對(duì)受染個(gè)體的搜索,縮小了污染的檢測(cè)范圍,提高了微博污染的治理效率和準(zhǔn)確性。
[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.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院;鄭州大學(xué)軟件技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP393.092

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