【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,尤其是移動(dòng)互聯(lián)工具的興起,在線社交媒體已成為網(wǎng)民傳播信息和表達(dá)情感的主要途徑。伴隨而來(lái)的謠言肆意傳播等網(wǎng)絡(luò)輿情問(wèn)題,對(duì)社會(huì)的穩(wěn)定發(fā)展帶來(lái)了極大的隱患。如何對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上信息的傳播進(jìn)行有效監(jiān)控、對(duì)網(wǎng)絡(luò)謠言及時(shí)制止、對(duì)社會(huì)情緒進(jìn)行正確引導(dǎo)已成為當(dāng)前亟待解決的問(wèn)題。本文主要面向社交媒體的信息傳播及謠言分類問(wèn)題展開(kāi)研究。文中前兩章對(duì)該問(wèn)題的研究現(xiàn)狀和基礎(chǔ)技術(shù)進(jìn)行了介紹,針對(duì)現(xiàn)有研究的不足,在第三、四兩章分別就信息的傳播與輿情的演化、謠言立場(chǎng)分析和謠言的真實(shí)性檢測(cè)提出相應(yīng)解決方法。本文的主要貢獻(xiàn)如下:(1)對(duì)于信息傳播的研究,我們提出基于多智能體的仿真方法。以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),提出網(wǎng)民傳播意愿模型,對(duì)網(wǎng)民的信息傳播行為進(jìn)行建模。然后對(duì)政府、網(wǎng)民和媒體進(jìn)行基于多智能體的建模,設(shè)計(jì)個(gè)體行為與交互規(guī)則。最后將網(wǎng)民傳播模型與主體交互模型相結(jié)合,并且通過(guò)實(shí)證證明模型的有效性。(2)對(duì)于謠言立場(chǎng)分析任務(wù),從特征模板出發(fā),針對(duì)語(yǔ)料特點(diǎn)從三個(gè)維度挖掘特征,提升了傳統(tǒng)分類方法作用于在該任務(wù)上的分類效果。針對(duì)傳統(tǒng)方法沒(méi)有有效利用原始謠言信息以及語(yǔ)料結(jié)構(gòu)的問(wèn)題,我們提出兩種新的模型,一種是將分類問(wèn)題用序列標(biāo)注的方法來(lái)解決,將樹(shù)結(jié)構(gòu)語(yǔ)料處理為序列形式樣本,基于LSTM的多種變體進(jìn)行序列標(biāo)注實(shí)驗(yàn);然后提出另一種模型,將數(shù)據(jù)進(jìn)行不同方式的拼接之后結(jié)合Attention機(jī)制進(jìn)行序列分類,本文提出的模型在相關(guān)數(shù)據(jù)集上取得了較好的實(shí)驗(yàn)效果。(3)對(duì)于謠言真實(shí)性預(yù)測(cè)任務(wù),在限定資源下,使用新的特征模板采用支持向量分類取得目前最好效果,然后在非限定資源下結(jié)合立場(chǎng)檢測(cè)做了一定探索。
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：G206;TP391.1
【圖文】：

網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展經(jīng)歷了從規(guī)則網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)圖到現(xiàn)在的小世界網(wǎng)絡(luò)、無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)等網(wǎng)逡逑絡(luò)模型。小世界性和無(wú)標(biāo)度性是目前最典型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特征，在小世界網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)逡逑間的平均路徑長(zhǎng)度很短，聚集系數(shù)比較高，該種性質(zhì)一般稱為小世界性，如圖２．１左。逡逑聚集系數(shù)指一個(gè)點(diǎn)的鄰接點(diǎn)之間相互連接的程度，例如在社交網(wǎng)絡(luò)中你的朋友們相互認(rèn)逡逑識(shí)的程度。無(wú)標(biāo)度性指的是在網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的度分布服從冪律分布，因?yàn)閮缏煞植季哂袠?biāo)逡逑度不變性，所以稱為無(wú)標(biāo)度分布，如圖２．１右。逡逑小世界網(wǎng)絡(luò)的平均聚集系數(shù)大于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)，平均節(jié)點(diǎn)距離小于規(guī)則網(wǎng)絡(luò)。構(gòu)造方法逡逑有兩種：ＷＳ構(gòu)造方法和ＮＷ方法。ＷＳ方法是：先構(gòu)造一個(gè)規(guī)則網(wǎng)絡(luò)，以一定概率ｐ將逡逑網(wǎng)絡(luò)中存在的連接打亂重連。當(dāng)ｐ邋＝邋ｌ時(shí)，得到的就是隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)。０＜ｐ＜ｌ時(shí)得到的是逡逑小世界網(wǎng)絡(luò)。ＮＷ方法與ＷＳ方法不同的是將重連改為添加操作。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如下：逡逑？｜逡逑｜邐１邐邐逡逑圖２．１兩種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型逡逑無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法簡(jiǎn)稱ＢＡ無(wú)標(biāo)度法：從個(gè)節(jié)點(diǎn)的初始隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始，每次逡逑增加一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)

２．２．２謠言分類系統(tǒng)架構(gòu)逡逑一個(gè)完整的謠言分類系統(tǒng)應(yīng)包含多個(gè)模塊。在此我們定義一個(gè)完整的謠言分類模型逡逑至少包含四個(gè)模塊，分別是：檢測(cè)、跟蹤、立場(chǎng)分析、真實(shí)性分類，如圖２．２：逡逑邐邋邐１邐３．邋Ｓｔａｎｃｅ邋Ｃｔａｓｓｉ－邋４．邋Ｖｅｒａｃｉｔｙ邋Ｃｌａｓ－逡逑１．邋Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ邐２．邋Ｔｒａｃｋｉｎｇ邐ｆｉｃａｔｉｏｎ邐ｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ逡逑ｉｎｐｕｔ：邐丨邋ｎｊｍｔ：邐Ｉｎｐｕｔ：邐Ｉｎｐｕｔ：逡逑ｓｔｒｅａｍ邋ｏｆ邋ｐｏｓｔｓ．邐ｓｔｒｅａｍ邋ｏｆ邋ｒｕｍｏｕｒ邐ｓｔｒｅａｍ邋ｏｆ邋ｒｅｌｅｖａｎｔ邐ｐｏｓｔｓ邋ｌｉｎｋｅｄ邋ｔｏ邋ａ邋ｒｕ－逡逑Ｏｕｔｐｕｔ：邐ｐｏｓｔｓ．邐ｐｏｓｔｓ．邐ｍｏｕｒ．逡逑ｅａｃｈ邋ｐｏｓｔ邋ｌａｂｅｌｌｅｄ邐Ｏｕｔｐｕｔ：邐Ｏｕｔｐｕｔ：邐Ｏｕ＾＞ｕｔ：逡逑ａｓ邋ｒｕｍｏｕｒ邋ｏｒ邋ｎｏｎ－邐ｅａｃｈ邋ｐｏｓｔ邋ｌａｂｅｌｌｅｄ邋ａｓ邐ｐｏｓｔｓ邋ｌａｂｅｌｌｅｄ邋ｆｏｒ邐ｒｕｍｏｕｒ－ｌｅｖｅｌ邋ｖｅｒａｃ－逡逑ｒｕｍｏｕｒ．邐ｒｅｌｅｖａｎｔ邋ｏｒ邋ｎｏｔ．邐ｓｕｐｐｏｒｔ，邋ｄｅｎｙ［，邐ｉｔｙ邋ａｓ邋ｔｒｕｅ，邋ｆａｌｓｅ邋ｏｒ逡逑邐邐邋邐Ｊ邋ｑｕｅｒｙ，邋ｃｏｍｍｅｎｔ］邐ｕｎｖｅｒｉｆｉｅｄ．逡逑圖２．２謠言分類系統(tǒng)架構(gòu)圖逡逑（１）

為政府對(duì)輿情的監(jiān)管提供決策思路。該研宄的創(chuàng)新點(diǎn)在于從個(gè)體角度對(duì)信息逡逑傳播過(guò)程和觀點(diǎn)交互過(guò)程建模進(jìn)行了結(jié)合，對(duì)個(gè)體間的交互進(jìn)行了全面多樣的設(shè)計(jì)。逡逑具體步驟按照?qǐng)D３．１所示進(jìn)行：逡逑第一步，選用合適的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)作為仿真的媒介；逡逑第二步，對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行初始化，以及仿真環(huán)境參數(shù)的配置；逡逑第三步，開(kāi)始仿真過(guò)程，此過(guò)程是由信息傳播與觀點(diǎn)交互相結(jié)合的一個(gè)過(guò)程；逡逑第四步，根據(jù)仿真過(guò)程的可視輸出，我們能從微觀或者宏觀不同角度觀測(cè)到智能體逡逑的狀態(tài)的演變，適時(shí)的進(jìn)行人工干預(yù)；逡逑第五步，模型運(yùn)行到預(yù)期時(shí)間時(shí)停止；模型中信息傳播與觀點(diǎn)交互的過(guò)程是迭代進(jìn)逡逑行的。逡逑可視輸出逡逑ｉ邋［逡逑ｉ邐ｉ逡逑Ｉ邐ｉ逡逑ｉ邐邋邋ｉ逡逑ｉ邐ｉ逡逑Ｃ邐信息傳播邐｜邐邐逡逑邐邋］邋Ｉ邐終止逡逑觀點(diǎn)交互邋Ｊ邐＞逡逑ｉ逡逑ｉ邐邋邋ｉ逡逑ｉ邐ｉ逡逑ｉ邐＿邐邋邋邐ｊ逡逑參數(shù)調(diào)整逡逑圖３．１仿真流程圖逡逑該章節(jié)的組織結(jié)構(gòu)如下：逡逑首先，我們構(gòu)建了一個(gè)無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，并且提出了一個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息傳播的模型。逡逑其次

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2806748