微博的出現(xiàn)和發(fā)展極大的改變了傳統(tǒng)的信息傳播方式,人們無需等待傳統(tǒng)媒體的報道就可以便捷的獲取最新的資訊,從而使得信息傳播速度大大提升。然而在微博為人們生活帶來更豐富更快捷的信息獲取體驗的同時,由于微博中虛假信息的制造成本低,鑒別虛假信息往往會耗費(fèi)很大的人力和時間成本,因此可以說虛假信息是制約微博發(fā)展的最重要的因素之一。針對上述問題,本文設(shè)計并實現(xiàn)了微博虛假信息鑒別技術(shù)驗證平臺。該平臺既提供基于Web的圖形界面,也提供開放接口,允許用戶將短文本提交至平臺進(jìn)行鑒別;而該平臺可以接入多種虛假信息鑒別算法,對用戶輸入的短文本進(jìn)行鑒別,給出其可能是虛假信息的概率;同時該平臺還支持算法有效性監(jiān)測功能,將平臺支持的各種算法的鑒別準(zhǔn)確率、漏報率和誤報率展示給用戶。本文首先介紹了微博虛假信息鑒別技術(shù)驗證平臺的研究背景;調(diào)研了虛假信息鑒別算法,然后分析了微博虛假信息鑒別技術(shù)驗證平臺的需求;接著提出了平臺架構(gòu)設(shè)計以及平臺中各模塊的詳細(xì)設(shè)計,并予以實現(xiàn)和測試。一系列測試證明了系統(tǒng)的有效性。 

【文章來源】： 李少愚 北京郵電大學(xué)

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－１微信謠言辟謠助手??因此，為使微博虛假信息鑒別技術(shù)驗證平臺能夠面向用戶的主動檢測，此鑒??別系統(tǒng)應(yīng)至少覆蓋短文本非關(guān)鍵詞輸入、可靠的算法支持與算法有效性監(jiān)測三個??

?■？？？??？？ＫＭ??圖３－１微信謠言辟謠助手??因此，為使微博虛假信息鑒別技術(shù)驗證平臺能夠面向用戶的主動檢測，此鑒??別系統(tǒng)應(yīng)至少覆蓋短文本非關(guān)鍵詞輸入、可靠的算法支持與算法有效性監(jiān)測三個??方面。總體需求關(guān)系如圖３－２所示。??．?時＇鍵祕龜錄沒．??■Ｂ＾ｌｌｊ?二二蒙，漘??圖３－２微博虛假信息鑒別技術(shù)驗證平臺需求關(guān)系圖??＞信息庫資源：對于持續(xù)更新算法模型保證算法能夠提供可靠地分析結(jié)果，同??時為算法有效性監(jiān)測保留歷史信息記錄，驗證平臺需建立信息庫資源為各模塊功??能提供底層數(shù)據(jù)支持。??＞信息鑒別：對于短文本非關(guān)鍵詞輸入主要涉及對于短文本的文本特征表示模??型的有效性，使待檢測文本可以作為整體轉(zhuǎn)化成向量輸入算法模塊進(jìn)行分析，相??較于通過關(guān)鍵詞匹配相關(guān)性文本更具有說服力。在此功能中不僅要有面向用戶交??互友好的圖形化界面，同時還支持整合平臺現(xiàn)有資源為第三方平臺開發(fā)者／用戶??提供友好的ＲＥＳＴｆｏｌ?ＡＰＩ接口，包括信息庫資源調(diào)用、多算法分析文本以及對應(yīng)??算法的近期有效性監(jiān)測。??＞多算法支持：可靠的算法支持主要是指在現(xiàn)有的虛假信息鑒別技術(shù)基礎(chǔ)之上

本章的最后對數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)設(shè)計進(jìn)行介紹。??４．１總體架構(gòu)設(shè)計??本文設(shè)計并實現(xiàn)的驗證平臺的總體架構(gòu)設(shè)計如圖４－１所示，自底向上包括了??模型層、控制層、接口層和應(yīng)用層這四個層次。每層功能實現(xiàn)相對獨(dú)立，下層為??上層提供服務(wù)，上層調(diào)用下層提供的接口。以下將對各層完成的功能做簡要介紹。??應(yīng)用層??壤口層??控制層??…??圖４－１微博虛假信息鑒別技術(shù)驗證平臺總體架構(gòu)設(shè)計??（１）模型層??為整個驗證平臺即微博虛假信息鑒別技術(shù)驗證平臺提供了謠言庫、非謠言庫??以及訓(xùn)練完畢的模型，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的相關(guān)技術(shù)為整個系統(tǒng)提供底層??支持。本層中的分析模型將作為系統(tǒng)的核心，因此需要保證底層代碼的高可用性，??易維護(hù)和拓展性。具體包括以下幾個模塊。??＞算法接入模塊：算法接入模塊主要負(fù)責(zé)為支撐驗證平臺系統(tǒng)核心業(yè)務(wù)的算法??模型提供良好的數(shù)據(jù)輸入。主要依據(jù)中文短文本分詞技術(shù)，為用戶提供進(jìn)一步的??虛假信息鑒別服務(wù)的技術(shù)支持。??＞信息庫模塊：擬從新浪社區(qū)管理中心采集已經(jīng)被官方認(rèn)定的虛假信息樣本??１９??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于分位數(shù)概要的KNN算法研究[J]. 王丹.  無線互聯(lián)科技. 2015(20)
[2]基于改進(jìn)語義距離的網(wǎng)絡(luò)評論聚類研究[J]. 楊震,王來濤,賴英旭.  軟件學(xué)報. 2014(12)
[3]基于語義理解的文本相似度算法[J]. 金博,史彥軍,滕弘飛.  大連理工大學(xué)學(xué)報. 2005(02)
[4]知網(wǎng)在詞語相似度計算方面的應(yīng)用[J]. 易麗萍,竹勇,雷小春.  信息技術(shù)與信息化. 2005(01)

博士論文
[1]文本語義表示及多層分類關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 宋勝利.西安電子科技大學(xué) 2012

碩士論文
[1]微博熱點(diǎn)新聞的真實性驗證及傳播分析[D]. 姚思宇.大連理工大學(xué) 2016
[2]基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的短文本分類研究[D]. 袁媛.西北師范大學(xué) 2015
[3]基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的中文短文本分類研究[D]. 張倩.西安電子科技大學(xué) 2014
[4]互聯(lián)網(wǎng)短文本信息分類關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 柴春梅.上海交通大學(xué) 2009
[5]基于語義分析樹核的句子相似度計算[D]. 王利局.大連理工大學(xué) 2008



本文編號：2931248