本文選題：新浪微博 + 謠言檢測��； 參考：《中文信息學報》2017年03期

【摘要】：社會網(wǎng)絡信息的可信度問題近年來受到了相當大的關注。謠言的散播可能造成社會恐慌,引發(fā)信任危機。在國內,新浪微博用戶量的快速增長,使其成為了謠言傳播的溫床。及時清理在新浪微博中傳播的謠言,對于社會的和諧發(fā)展有著現(xiàn)實的意義。該文以新浪微博為背景,將謠言檢測任務作為分類問題,首次提出將微博評論的情感傾向作為謠言檢測分類器的一項特征。實驗結果表明,引入評論的評論情感傾向特征后,使得謠言檢測的分類結果得到了可觀的提升。
[Abstract]:The credibility of social network information has received considerable attention in recent years. The spread of rumors may cause social panic and lead to a crisis of trust. In China, the rapid growth of Sina Weibo users makes it a hotbed of rumor spread. Timely cleaning up in Sina Weibo spread rumors, for the harmonious development of society has practical significance. Taking Sina Weibo as the background, this paper takes the task of rumor detection as a classification problem, and puts forward for the first time the emotional tendency of Weibo comments as a feature of rumor detection classifier. The experimental results show that the classification results of rumour detection are greatly improved by introducing the comment emotional tendency characteristics.
【作者單位】： 大連理工大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金(61632011,61572102,61562080)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1802855