隨著Web3.0技術(shù)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)逐漸成為輿情話題產(chǎn)生和傳播的主要載體,產(chǎn)生非常龐大的數(shù)據(jù)量,導(dǎo)致各種數(shù)據(jù)真假相混。一些媒體與網(wǎng)民出于某種目的,借助某個網(wǎng)絡(luò)輿情事件,蓄意制造具有明顯傾向性的網(wǎng)絡(luò)謠言,這些謠言嚴(yán)重威脅著正常穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)秩序。因此自動地,及早地檢測出網(wǎng)絡(luò)輿情中的謠言,能夠合理引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿論,對促進(jìn)社會的和諧和穩(wěn)定具有重大的社會意義。有效的輿情特征集是網(wǎng)絡(luò)輿情中謠言檢測的關(guān)鍵。目前,已經(jīng)應(yīng)用到謠言檢測中的特征主要為時間特征,空間特征,用戶特征和情感特征。由于含有謠言的網(wǎng)絡(luò)輿情具有明顯的情感特征,因此采用有效的特征選擇算法提取網(wǎng)絡(luò)輿情中的情感特征對謠言檢測具有著重要的作用。基于此,本文在傳統(tǒng)信息增益算法和近年來改進(jìn)信息增益算法的基礎(chǔ)上,引入類間含有特征詞的相對文檔頻度分布以實現(xiàn)在句子中進(jìn)行更準(zhǔn)確的特征選擇,從而通過情感分析更準(zhǔn)確地提取情感類指標(biāo)。然后將獲取的情感指標(biāo)和其它與謠言檢測相關(guān)的時間指標(biāo),空間指標(biāo)以及用戶指標(biāo)一起共同建立網(wǎng)絡(luò)輿情中的謠言檢測指標(biāo)體系。在有效的輿情特征集基礎(chǔ)上,選擇有效的分類算法對網(wǎng)絡(luò)輿情中的謠言檢測具有著至關(guān)重要的作用。網(wǎng)絡(luò)輿情中的謠言檢測其本質(zhì)可被視為一種...

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級別】：碩士

本文編號：3879509