【摘要】：隨著Web2.0時(shí)代的到來(lái),Twitter、微博等社交媒體快速發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)在方便人們獲取信息,豐富娛樂(lè)生活的同時(shí),因其表達(dá)的自由化、信息的多樣化、傳播迅速等特點(diǎn),成為謠言滋生與傳播的溫床。謠言的大量傳播,干擾著人們的生活,威脅著社會(huì)安全。因此,社交網(wǎng)絡(luò)謠言的識(shí)別引起各界學(xué)者們的關(guān)注,通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)謠言的自動(dòng)檢測(cè),實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的高效監(jiān)控與治理。針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)謠言的識(shí)別,國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)開(kāi)展了大量的研究,并且有了較為成熟的研究成果。但是,網(wǎng)絡(luò)謠言得以傳播擴(kuò)散的根源在于謠言發(fā)布者的存在,然而在現(xiàn)有的研究中缺少對(duì)于謠言發(fā)布用戶的研究,大都將謠言用戶的相關(guān)屬性作為謠言識(shí)別任務(wù)的特征之一,但是本文認(rèn)為,謠言發(fā)布者的識(shí)別也同樣重要。本文提出將謠言用戶的識(shí)別作為研究對(duì)象,以期從根源上切斷謠言的產(chǎn)生與擴(kuò)散,在實(shí)踐和理論上都具有重要意義。網(wǎng)絡(luò)謠言的猖獗在方方面面影響著人們對(duì)生活,干擾人們對(duì)事物的正確判斷。然而這些發(fā)布謠言的人出于謀取私利、表現(xiàn)自我、博取關(guān)注等目的,不負(fù)責(zé)任地在網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)發(fā)布不實(shí)言論。針對(duì)一些人別有用心在網(wǎng)絡(luò)上散布謠言,引發(fā)人們的消極恐慌等負(fù)面情緒、危及社會(huì)穩(wěn)定的問(wèn)題,本文收集了3980個(gè)微博謠言發(fā)布用戶信息和3514個(gè)普通正常用戶信息,構(gòu)建本次實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)集。然后對(duì)謠言發(fā)布者的行為特點(diǎn)進(jìn)行了分析,提取出10個(gè)特征構(gòu)建特征工程,分別用XGBoost算法、支持向量機(jī)算法和樸素貝葉斯算法構(gòu)建分類器進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn),對(duì)微博謠言用戶進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,XGBoost與支持向量機(jī)對(duì)謠言用戶識(shí)別的效果都比較理想,分類的準(zhǔn)確率能到到80%以上,樸素貝葉斯效果較差。最后,本文基于對(duì)實(shí)際情況的考量,對(duì)不平衡數(shù)據(jù)集中的分類器對(duì)謠言用戶識(shí)別的性能進(jìn)行了檢驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,隨著數(shù)據(jù)集不平衡程度的加劇,三種分類器的分類性能都有所降低,XGBoost分類器的分類效果始終優(yōu)于SVM和樸素貝葉斯,在不同的數(shù)據(jù)集中均有最好的表現(xiàn)。
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：C912.63;TP391.1;TP181

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本文編號(hào)：2792559