【摘 要】
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本文以新浪微博为例,针对收集的谣言信息进行了不同角度的分析统计.在统计分析方面,我们研究分析了谣言的影响力及其产生与消亡的特点.在语义分析方面,根据不同谣言的语义内
【机 构】
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智能技术与系统国家重点实验室; 清华信息科学与技术国家实验室(筹); 清华大学计算机系;
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61202140);国家社会科学基金重大招标项目(批准号:13&ZD190);国家重点基础研究发展计划(973计划)(批准号:2014CB340501)资助
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本文以新浪微博为例,针对收集的谣言信息进行了不同角度的分析统计.在统计分析方面,我们研究分析了谣言的影响力及其产生与消亡的特点.在语义分析方面,根据不同谣言的语义内容,将微博谣言划分为5大类,并且建立了基于微博谣言的文本分类器.在时序分析方面,根据转发趋势进行了谣言的划分,分析了不同类别谣言的传播特点.最后,本文面向社交媒体提出了一套综合机器智能和群体智能的自动辟谣框架.
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