【摘 要】
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微博谣言检测对净化社交网络环境与维护社会和谐发展有重要意义。主流的社会网络谣言自动检测方法甄别网络中每一条信息的真实性,导致现有方法存在检测准确率低,检测试时延大
【机 构】
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成都信息工程大学软件工程学院,四川大学网络空间安全学院
【基金项目】
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四川省科技厅应用基础项目(No.2018JY0193),四川省教育厅重点项目(No.17ZA0238、18ZA0305、18ZA0301),国家自然科学基金项目(No.61872254),川大-泸州战略合作项目(No.2018CDLZ-29)
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微博谣言检测对净化社交网络环境与维护社会和谐发展有重要意义。主流的社会网络谣言自动检测方法甄别网络中每一条信息的真实性,导致现有方法存在检测准确率低,检测试时延大的问题。针对以上问题,提出一种基于潜在话题的微博谣言检测,该模型借鉴热力学中的热量传播模型提出一种改进的基于热量模型的微博潜在话题检测方法,该模型首先通过改进的热量模型提取出潜在话题的微博,解决在现有的微博谣言检测工作中,无法在海量的微博中进行谣言检测而面临的谣言检测的冷启动问题。然后使用LDA主题模型提取出具有相同主题特征的微博归为一类进行检测
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